Faster-R-CNN编译使用及相应问题解决

1.首先opencv是需要安装的，我用的ubuntu14.04，opencv3.0，具体安装教程可以参考网上很多，不想多提。

2.安装几个依赖包：cython，python-opencv和easydict，直接用sudo apt-get安装，网上很多用pip安装，bug比较多。

3.从github上clone项目文件，注意：一定要在clone时加入--recursive参数，不然会很麻烦，也不要直接下载：

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

4.Cython模块的编译

cd py-faster-rcnn/lib

make

5.编译caffe-fast-rcnn

cd ..

cd caffe-fast-rcnn

修改这个目录下的Makefile.config（如果没有这个文件，就直接cp Makefile.config.example Makefile.config)

将CPU_ONLY ：= 1开关和WITH_PYTHON_LAYER开关打开：

然后在该目录下执行：make –j8 && make pycaffe

注意：之前因为我没有在这个目录下面执行make pycaffe，因此在执行第6步报了如下错误：

ImportError: /home/prlab/py-faster-rcnn/tools/../caffe-fast-rcnn/python/caffe/../../build/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3: undefined symbol: _ZN5caffe20curandGetErrorStringE12curandStatus

所以提醒大家少走坑。

6.运行demo.py

在环境一切就绪的情况下，将faster的模型下载下来：

在py-faster-rcnn/data/scripts 目录下，执行./fetch_faster_rcnn_models.sh 将数据下载，可能需要一定时间，慢慢等吧～～～

下载完成之后在py-faster-rcnn/tools目录下运行：

./demo.py

大功告成！！！

巴特西

Faster-R-CNN编译使用及相应问题解决

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