Sparselet Models for Efficient Multiclass Object Detection对应源码配置

           论文Sparselet Models for Efficient Multiclass Object Detection的源码环境配置

   声明：论文对应源码的运行环境为Linux，本文的配置是在Linux下，中文运行环境应该也行，还有待研究试验。

   论文对应的源码下载地址为：https://github.com/rksltnl/sparselet-release1

   除此之外，还需要下载INRIA的spams-matlab，下载地址为：http://spams-devel.gforge.inria.fr/downloads.html

选择V2.3的Matlab版本，高级版本我试的时候用不了，其下载地址为：http://spams-devel.gforge.inria.fr/hitcounter2.php?file=32609/spams-matlab-v2.3-svn2013-06-20.tar.gz，还需要下载安装的有Intel的编译器，我已经下载了一个月的试用版，下载地址为：http://pan.baidu.com/s/1jGEbLqA，2013年的，其对应的Matlab版本需要是2014年的

环境配置：

1、将解压后的源码和spams-matlab文件放到同一个目录下，打开Matlab，进入到spams-matlab目录，运行compile命令，无错误的编译完成 

2、解压Intel的编译器，安装，安装过程很简单，顺序执行即可，在Intel的编译器安装完成之后，需要配置运行环境变量，在当前用户目录下打开.bashrc，即在~/目录下打开.bashrc文件，加入

source /opt/intel/composerxe/bin/compilervars.sh intel64

语句，source 目录 intel64中间的目录需要根据intel编译器安装目录调节，主要是找bin目录下的compilervars.sh文件，否则按照源码中的readme文件过程中运行python语句会有错误，配置后重新打开shell，

输入export命令，发现LD_LIBRARY_PATH，如图，就成功了，否则，可能需要重启系统

3、修改源码下的sparselets文件夹下的compile_blas_singleTH.py文件，修改

<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">mex_filename = filename + '_singleTH.' + "mexa64"</span></span>

为：

<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">mex_filename = filename + "<span style="font-family:Helvetica,Tahoma,Arial,sans-serif;">.</span>mexa64"</span></span>

修改

<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">matlab_path = "/Applications/MATLAB_R2011b.app"mkl_path = "/Users/song/Documents/Workspace/intel64"<span style="font-family:Helvetica,Tahoma,Arial,sans-serif;"></span></span></span>

将这两个目录修改为自己的安装目录，例如我的是

<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">matlab_path = "/usr/local/MATLAB/R2014b"mkl_path = "/opt/intel/composer_xe_2013/mkl"</span></span>

matlab_path是你的Matlab安装之后的目录，mkl_path是Intel编译器安装后的mkl的目录，我们主要是使用intel的MKL库

修改link_string语句，将其中的libmkl_intel_lp64.a，libmkl_sequential.a，libmkl_core.a前的目录都改为自己的对应目录，本文的系统都指64位系统，32位系统可能需要对应的修改，自己试一下

<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">link_string = "g++ -O -pthread -shared -o " + "\"" + mex_filename + "\" " + \obj_filename + " /Users/song/Documents/Workspace/intel64/libmkl_intel_lp64.a"+\" /Users/song/Documents/Workspace/intel64/libmkl_sequential.a /Users/song/Documents/Workspace/intel64/libmkl_core.a"+\" -lpthread"+\" -L/Applications/MATLAB_R2011b.app/bin/maci64 -lmx -lmex -lmat -lm -lgomp"  </span></span>

修改后的我自己的是：

<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">link_string = "g++ -O -pthread -shared -o " + "\"" + mex_filename + "\" " + \obj_filename + " /opt/intel/composer_xe_2013.5.192/mkl/lib/intel64/libmkl_intel_lp64.a"+\" /opt/intel/composer_xe_2013.5.192/mkl/lib/intel64/libmkl_sequential.a"+\" /opt/intel/composer_xe_2013.5.192/mkl/lib/intel64/libmkl_core.a"+\" -lpthread"+\" -L/usr/local/MATLAB/R2014b/bin/glnxa64 -lmx -lmex -lmat -lm -lgomp"</span></span>

对于matrix_sparse_ATB_csc_parsed_float.cc也需要进行修改，因为其中的mkl_scscmm函数与intel2013版的MKL库中的函数写法不一致，这是版本问题，将

<span style="font-size:18px;">extern "C"{  void mkl_scscmm_(char* chn, ptrdiff_t* m, ptrdiff_t* n, ptrdiff_t* k, \       float* alpha, char* matdescra, float* val, int* indx, \       int* pntrb, int* pntre, \       float* b, ptrdiff_t* ldb, float* beta, float* c, ptrdiff_t* ldc);};</span>

改为

<span style="font-size:18px;">extern "C"{  void mkl_scscmm(char *transa, MKL_INT *m, MKL_INT *n, MKL_INT *k, float *alpha, \char *matdescra, float *val, MKL_INT *indx, MKL_INT *pntrb, \MKL_INT *pntre, float *b, MKL_INT *ldb, float *beta, float *c, MKL_INT *ldc);};</span>

将

<span style="font-size:18px;"> ptrdiff_t m = (ptrdiff_t)A_dims[0];  ptrdiff_t k = (ptrdiff_t)A_dims[1];  ptrdiff_t n = (ptrdiff_t)mxGetM(prhs[4]);</span>

改为

<span style="font-size:18px;">int m = (ptrdiff_t)A_dims[0];int k = (ptrdiff_t)A_dims[1];int n = (ptrdiff_t)mxGetM(prhs[4]);</span>

在#include下加上

<span style="font-size:18px;">#ifndef MKL_INT#define MKL_INT int#endif</span>

将

 mkl_scscmm_(chn, &m, &n, &k, &one, matdescra, A_val, ja, &ia[0], &ia[1], \          B, &n, &zero, C_out, &n);

改为

 mkl_scscmm(chn, &m, &n, &k, &one, matdescra, A_val, ja, &ia[0], &ia[1], \          B, &n, &zero, C_out, &n);

完成后，在shell下进入sparselets目录输入命令：

<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">进入到的目录：ltc@ltcpc:~/sparselets/sparselet-release1-master/sparselets$<span style="font-family:Helvetica,Tahoma,Arial,sans-serif;">命令：</span> python compile_blas_singleTH.py matrix_sparse_ATB_csc_parsed_float.cc</span></span>

运行后没报错误，有warning没事，linux系统中需要安装了python，成功后可在sparselets目录下看到matrix_sparse_ATB_csc_parsed_float.mexa64文件

4、进入到源码目录，运行compile，在运行compile文件之前，需要将compile.m中

<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;"> eval([mexcmd ' gdetect/fconv_sse_single_thread.cc -o fconv']); eval([mexcmd ' gdetect/fconv_var_dim.cc -o fconv_var_dim']);</span></span>

改为

<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;"> eval([mexcmd ' gdetect/fconv_sse_single_thread.cc -output fconv']); eval([mexcmd ' gdetect/fconv_var_dim.cc -output fconv_var_dim']);<span style="font-family:Helvetica,Tahoma,Arial,sans-serif;"></span></span></span>

主要是将-o改为-output,将

<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">  eval([mexcmd ' gdetect/post_pad_floatin_doubleout.cc']);</span></span>

改为

<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">  eval([mexcmd ' gdetect/post_pad.cc']);</span></span>

运行compile，无报错

5、修改voc_config.m文件，将BASE_DIR改为自己的源码的目录

<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">BASE_DIR    = '/home/ltc/sparselets/sparselet-release1-master';</span></span>

6、运行demo_detection之前，先运行startup，然后再运行demo_detection，运行无报错，运行成功。