Windows 下（VS2013）编译 Caffe Fast RCNN （CPU Only）
本来想用VS2015编译，结果发现太多问题，加之前期不熟练，走了很多弯路，最后还是重新安装了VS2013（与VS2105并存）然后进行编译才通过。写下了提供给和我一样在走弯路的人。
一、准备工作
1、caffe fast rcnn 最原始版本rbgirshick/caffe-fast-rcnn，没有提供windows版本。国内的happynear做的windows版本，很多人用了（ Win7（64位）+VS2013+cuda7.5环境下搭建深度学习Caffe计算框架）、微软有一个分支Microsoft/caffe。
2、Caffe有最新的VS2015编译版本，但是不适用Fast RCNN 以及Faster RCNN ，我试图编译，测试介于才疏学浅没有成功。
3、下面的具体步骤参见Win7（64位）+VS2013+cuda7.5环境下搭建深度学习Caffe计算框架
4、下载caffe fast rcnn windows版本后解压到D:\Projects\Caffe_Fast_RCNN（以下以我的测试目录为例说明）
5、下载fast r-cnn 解压到D:\Projects\Fast_RCNN
6、下载安装Anaconda2到目录D:\Program Files\Anaconda2
7、第三方库http://pan.baidu.com/s/1bSzvKa，在源码的根目录下建立个D:\Projects\Caffe_Fast_RCNN\3rdparty文件夹，把文件解压进去就可以了（参见https://github.com/happynear/caffe-windows）
8、下载fast r-cnn所需的模型文件。http://pan.baidu.com/s/1kTzQYgR。下载完成后，请将3个文件夹放置在fast_rcnn_root/data中。
二、编译Caffe Fast RCNN
1、 在d:\Projects\Caffe_Fast_RCNN\build_cpu_only目录打开MainBuilder.sln，项目属性中修改pycaffe的配置属性，主要是python27对应的路径为D:\Program Files\Anaconda2，有二个地方，一个是C\C++常规中附加包含目录，另一个是链接器-->常规-->附件库目录。
2、 先编译caffelib，然后编译pycaffe
3、 在编译pycaffe之前需要执行D:\Projects\Caffe_Fast_RCNN\src\caffe\proto\extract_proto.bat，生成protobuffer接口代码,批处理文件来生成caffe.pb.h和caffe.pb.cc两个c++文件，和caffe_pb2.py
编译后会出现错误提示，提示错误无法解析的外部符号 "__declspec(dllimport) unsigned int __cdeclgoogle::ParseCommandLineFlags
将pycaffe项目属性中gflags.lib修改为libgflags.lib，因为VC用的是libgflags.lib
4、编译完成后， 将Caffe_Fast_RCNN（根目录）下的python复制到 D:\Projects\Fast_RCNN\caffe-fast-rcnn下，实际上是编译好的_caffe.pyd，caffe python接口DLL文件复制到fast rcnn中。
5、编译fast rcnn， 打开cmd，定位至fast_rcnn_root/lib目录中，执行python setup.py install。
提示错误
VS2013，在CMD窗口执行 SETVS90COMNTOOLS=%VS120COMNTOOLS%
继续执行，出错
按http://blog.csdn.net/houwenbin1986/article/details/52495304修改
用文本编辑器打开fast_rcnn_root/lib/setup.py
，将第
18
行和
23
行的
"-Wno-cpp", "-Wno-unused-function"
指令删除，只留下空的中括号
[]
即可。
编译fast rcnn 完成
fast rcnn setup.py安装完成后，到D:\Program Files\Anaconda2/Lib/site-packages/utilscython_bbox.pyd和cython_nms.pyd，把这两个文件复制到D:\Projects\fast_rcnn_root/lib/utils中。
三、demo执行
1、cmd窗口进入D:\Projects\Fast_RCNN，然后执行 python tools\demo.py --cpu
2、出现错误
_Caffe.pyd需要调用dll的文件路径没有设置正确。第三方库http://pan.baidu.com/s/1bSzvKa下载后，解压到 D:\Projects\Fast_RCNN\3rdparty/bin,此文件夹添加到环境变量的PATH中（计算机>>属性>>高级系统设置>>系统属性>>环境变量），这样才能让程序找到这些第三方库的dll。在第三方库包中还提供了openblas的库文件。参见（http://blog.csdn.net/u011511601/article/details/51205974）
注意：如果执行还是提示错误，需要将cmd窗口关闭，重新打开。Path才起作用
3、 继续执行demo出现错误
ValueError: Buffer dtype mismatch, expectedint_t but got long long
用文本编辑器打开fast_rcnn_root/lib/utils/nms.pyx，将第25行的np.int_t修改为np.intp_t。参见（http://blog.csdn.net/chenzhi1992/article/details/52618386）
4、终于出结果了
其他错误参见 windows 下跑python版subcnn和 faster rcnn
2017-03-15 补充
运行测试成功后，换了一台机器，总是出问题。好歹找到原来版本。下面发送给大家参考。
caffe (fast rcnn vs2013编译通过) 链接: http://pan.baidu.com/s/1slDAULZ 密码: vubc
fast rcnn 链接: http://pan.baidu.com/s/1cjDxbK 密码: w6qf
解压后，配置路径就可以测试
（注意：python 我用的Anaconda2，protobuf 直接使用pip install protobuf 安装3.2版本，3.1也可以。2.6.1不行）
（另外 happynear 最近出了VS2015版本，我没有测试。）