faster RCNN python 安装

原文转自http://blog.csdn.net/u011635764/article/details/52831167


这篇博客主要是记录如何安装 python版的faster-RCNN 
,因为之前已经安装过caffe了, 
Ubuntu16.04系统,显卡GTX1060以各种依赖,cuda8.0, cudnn, MKL, opencv3.1.0, 
都已经安装过了,python环境是Anaconda,之后有机会补上前面的各种坑吧. 
另外欢迎访问我的博客,实在是百度不到的说 …. http://hammer2505.cn/ 

安装python依赖包

sudo pip install Cython
sudo pip install easydict
  • 1
  • 2

下载源代码

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

修改并编译Cython

cd py-faster-rcnn/lib
  • 1

修改setup.py文件第135行

'nvcc': ['-arch=sm_35',
  • 1

根据自己的显卡计算能力进行修改,查询网址为:CUDA GPUs

例如我的电脑是GTX 1060, 计算能力为6.1,则修改为

'nvcc': ['-arch=sm_61',
  • 1

保存后执行

make
  • 1

进行编译.

编译caffe

修改Makefile.config文件

cd ../caffe-faster-rcnn
  • 1

进入caffe目录. 
我是将自己之前的caffe的Makefile.config拷贝到了该目录下,也可以执行

cp Makefile.config.example Makefile.config
  • 1

Makefile.config文件进行修改. 
注意修改

USE_CUDNN := 1
WITH_PYTHON_LAYER := 1
USE_PKG_CONFIG := 1
  • 1
  • 2
  • 3

修改cudnn加速文件

这里需要注意一下,因为作者的caffe版本不支持新的cudnn加速,我们需要将

py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/include/caffe/util/cudnn.hpp  
py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/src/caffe/util/cudnn.cpp
py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/src/caffe/layers/ 目录下16个cudnn_开头的文件
py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/include/caffe/layers/目录下8个cudnn_开头的文件
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4

选择caffe-master版的文件进行替换,这样编译就不会出错啦.

修改一个include错误

修改

py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/src/caffe/test/test_smooth_L1_loss_layer.cpp
  • 1

删除第十一行

#include "caffe/vision_layers.hpp"
  • 1

编译caffe

# compile Caffe modules
make -j8 all  

make -j8 test  

# run tests to ensure all the tests are passed
make runtest  

# build pycaffe  
make pycaffe
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10

下载已经训练好的模型

cd $FRCN_ROOT
./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh
  • 1
  • 2

执行Demo

cd $FRCN_ROOT
./tools/demo.py
  • 1
  • 2

然后就大功告成了.


你可能感兴趣的:(caffe)