Faster—RCNN配置matlab使用教程

1、电脑配置

本人电脑的配置,Windows10 64位+MATLAB 2013b +CUDA6.5 +VS 2013
这里给大家说个小BUG,MATLAB2013a是不支持gpuarray的,如果你是2013a的话,会一直报这句错误的。所以,不用怀疑,直接更换版本。
VS是用来给喜欢自己编译的同学的,不过代码中已经给出了编译好的caffe的代码,可以直接下载使用。
CUDA是用来加速计算的。

2、开始正文

下载faster-rcnn源码:https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn
解压好放在自己的电脑里面。开始配置。
解压出来之后找到一个README.md,这个比较简单,很容易找到。打开就是这么个东西,其实说白了就是个教你怎么使用这个代码的。直接找到73行这边,测试你是否配置正确###Preparation for Training
Faster—RCNN配置matlab使用教程_第1张图片
看不懂的我直接给大家翻译了。
1)、直接运行fetch_data/fetch_caffe_mex_windows_vs2013_cuda65.m 下载编译好的caffe代码,如果是自己使用的其他版本的vs和cuda 的话可以选择直接自己编译,caffe的配置教程在上一篇文章中有说,可以直接找到,编译之后拿过来使用。就是把编译之后的\x64\Release_Mex文件全部拷贝到\external\caffe\matlab\caffe_faster_rcnn\当中就好了。
2)、运行faster_rcnn_build.m
这个运行的时候会报很多错误,这个是因为你里面配置的路径不对。
Faster—RCNN配置matlab使用教程_第2张图片
看我图片中标出的两个地方,这是你可能出现错误的地方,第一个错误的话,就是因为你的MATLAB和vs编译器的接口你没有配置好,这个你直接使用mex -setup在matlab中进行配置。这个很简单。
第二个错误的话就是因为这个文件里面的路径问题,这个时候你打开nvmex.m这个文件,把我下面这张图片中画出的几个路径给改变正确。
Faster—RCNN配置matlab使用教程_第3张图片
第一个是VS编译器的路径。下面是CUDA的路径,直接按照这个去配置。没什么毛病。直接运行,成功~
3)、运行startup.m
这个时候应该没什么错误再报了。
Testing Demo:
4)、运行这个文件下载训练好的模型fetch_data/fetch_faster_rcnn_final_model.m
5)、运行experiments/script_faster_rcnn_demo.m等待一会儿会出现一些东西,就表明你配置成功,代码已经成功运行。
Faster—RCNN配置matlab使用教程_第4张图片Faster—RCNN配置matlab使用教程_第5张图片
(说句实话,这只猫吓到我了~~~不能我一个人害怕~)
如果这个时候你的matlab崩溃的话就一个原因,你的GPU内存不足,这个时候就把GPU换掉,使用CPU去跑,这边选为false就是使用CPU运行。
Faster—RCNN配置matlab使用教程_第6张图片

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这个时候已经配置完成了,但是不是所有同学都是有钱人,大家都配得起GPU的,所以,没有GPU的同学也不要担心,这个也是可以的,直接运行这个demo文件,出现错误肯定都是关于GPU的问题,这个时候把所有的GPU的东西都给注释掉。碰到GPU这个字眼就注释掉,有需要GPU的参数的直接把参数去掉,这个时候没毛病,直接运行完成。和有GPU使用CPU运行一样。同样满足大家的愿望了。如果有什么错误解决不掉的同学可以直接下面留言,我会给你们解答的。

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