Ubuntu16.04配置运行faster rcnn

1.下载faster rcnn：gitclone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git

2.lib编译：进入py-faster-rcnn/lib目录 make

若报错 缺少cython、easydict等错则进行安装

sudo pip install cython

sudo pip install easydict

3.进入py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/目录

（1）将Makefile.config.example复制一份并改名为Makefile.config 

（2）修改Makefile.config文件（修改方法与caffe的配置一样）

USE_CUDNN := 1

WITH_PYTHON_LAYER := 1

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial  

LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial （3）修改cudnn的版本兼容性问题（https://www.cnblogs.com/zjutzz/p/6034408.html）

       做如下替换，用caffe源码中的这个文件替换掉faster rcnn 对应文件

             include/caffe/layers/cudnn_relu_layer.hpp、cudnn_sigmoid_layer.hpp、cudnn_tanh_layer.hpp

             src/caffe/layers/cudnn_relu_layer.cpp、cudnn_sigmoid_layer.cpp、cudnn_tanh_layer.cpp

             src/caffe/layers/cudnn_relu_layer.cu、cudnn_sigmoid_layer.cu、cudnn_tanh_layer.cu

             include/caffe/util/cudnn.hpp
           将 faster rcnn 中的 src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cu 文件中的所有cudnnConvolutionBackwardData_v3                函数名替换为 cudnnConvolutionBackwardData，cudnnConvolutionBackwardFilter_v3函数名替换为                            cudnnConvolutionBackwardFilter

          （4）make

            (5)makepycaffe 

4.下载模型

地址http://pan.baidu.com/s/1hrDRdNA 提取码：olvb

解压缩后将模型放到data，可根据报错提示修改路径（）

进入tools

运行./demo.py --net zf