Win10上使用CPU运行基于TensorFlow的Faster-RCNN

最近学习Faster-RCNN，一开始想用GPU跑Faster-RCNN的demo，因为毕设涉及到目标检测，自己也正在初学阶段，就想动手试试。但是这里面的坑实在有点多，我的电脑是Windows10系统，没安装Linux。我弄了两天终于能够跑起来CPU版本的。一路走来，实在有些艰辛，我相信大多数肯定存在很多和我一样的学生，在黑暗中摸索前进，索性记录下来，一是回顾梳理一下流程，二是记录以为其他人参考。

使用源码：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5

按照readme流程走：

1- Install tensorflow, preferably GPU version. Follow instructions. If you do not install GPU version, 
you need to comment out all the GPU calls inside code and replace them with relavent CPU ones.

其实这一步不使用GPU版本的TensorFlow依然可以运行，不用修改。

2- Install python packages (cython, python-opencv, easydict)

安装必要的包。

3- Checkout this branch

下载此压缩包，用pycharm打开。

4- Go to ./data/coco/PythonAPI

  Run python setup.py build_ext --inplace

  Run python setup.py build_ext install

运行这两步果然和大多数博主说的一样会报错。

报错：
error: command 'cl.exe' failed: No such file or directory
error: Unable to find vcvarsall.bat

安装Microsoft Visual C++ Build Tools 2015解决，很快，只需要10分钟左右。

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当需要的包（比如Pillow，easydict，Cython，scipy等）全部导入之后，在Pycharm中运行train.py可能报错：

ModuleNotFoundError: No module named 'pycocotools'

直接使用pycharm或者pip安装是会失败的，解决方法：

First, install Cython by pip install Cython
Second, install pycocotools by running：
pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#egg=pycocotools^&subdirectory=PythonAPI

不要忘了在Anaconda Prompt中切换到当前运行环境（python3.5）确保已经将本机的git\bin添加到电脑环境变量path中去，不然会识别不了git，再执行安装命令。

5- Follow this instruction to download PyCoco database. 

Link

在浏览器打开 http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar

解压
VOCtrainval_06-Nov-2007.tar

把解压后的文件VOC2007粘贴进项目路径VOCdevkit2007/VOC2007

如图

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然后就可以运行train.py，进行训练：

平均一个iteration要9秒钟，CPU也扛不住啊…

暂且到这，下一步准备使用GPU试一下…

2019.04补充：
已经完成配置GPU环境下的tensorflow，地址 https://blog.csdn.net/qq_38232598/article/details/88779755