学习Faster-RCNN （一）跑Faster-RCNN的python版demo

跑Faster-RCNN的python版demo

一、准备材料

在官网“https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo”，下载demo,阅读“README.md”，按照网址：“https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo”的步骤，把Requirements: software和Requirements: hardware要求的条件做好，然后Installation (sufficient for the demo)。

1.下载faster-rcnn python版本源码

1. git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git  

2.进入/py-faster-rcnn/lib 进行编译

1. cd py-faster-rcnn/lib  
2. make  

3.编译/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn

cd py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn   cp Makefile.config.example Makefile.config  

二、最关键的地方是修改“Makefile.config”；

1）如果用CPU跑，一定要把“# CPU_ONLY := 1”前面的“#”号去掉；一定要检查您的caffe-master是否安装编译通过，并且Makefile.config是CPU_ONLY := 1的。
2）如果安装了MKL数学计算库就把“BLAS := atlas”改为“BLAS := mkl”。

3）最关键的一步：一定要把“# WITH_PYTHON_LAYER := 1”前面的“#”号去掉。否则python代码写的layrs无法解析。

4) 进行编译

1. make -j8 && make pycaffe  

因为这个版本所用的cudnn为旧版本的，可能与新环境的cudnn不兼容，导致出现如下错误：

1. In file included from ./include/caffe/util/cudnn.hpp:5:0,  
2.                  from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40,  
3.                  from ./include/caffe/common.hpp:19,  
4.                  from ./include/caffe/util/db.hpp:6,  
5.                  from src/caffe/util/db.cpp:1:  
6. /usr/local/cuda/include/cudnn.h:803:27: note: declared here  
7.  cudnnStatus_t CUDNNWINAPI cudnnSetPooling2dDescriptor(  
8.                            ^  
9. make: *** [.build_release/src/caffe/util/db.o] Error 1  
10. make: *** Waiting for unfinished jobs....  

解决办法：

         1).将/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/include/caffe/util/cudnn.hpp 换成最新版的caffe里的cudnn的实现，即相应的cudnn.hpp.

         2).将/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/src/caffe/layer里的，所有以cudnn开头的文件，例如cudnn_lrn_layer.cu，cudnn_pooling_layer.cpp，cudnn_sigmoid_layer.cu。

   都替换成最新版的caffe里的相应的同名文件。

如果报opencv的imread()错误,则需要在Makefile.config添加：

LIBRARIES += glog gflags protobuf leveldb snappy \
lmdb boost_system boost_filesystem hdf5_hl hdf5 m \
opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs

三、以上都做好后，输入：cd $FRCN_ROOT；python ./tools/demo.py -CPU；如果用GPU跑一定要记得输入："python ./tools/demo.py --gpu 0";0代表显卡的设备号。

1. cd py-faster-rcnn/tools  
2. ./tools/demo.py 

结果如下：

第一次运行：

未完待续。。。