Windows下faster-rcnn编译

,Windows下faster-rcnn的编译可以分为2个部分，caffe的编译和faster-rcnn的编译。由于原始的版本大多基于linux，感谢各位前辈的移植与分享，现在windows版本的在网上都可以找到。但对于初学者可能还是有一些坑要填。以下是我遇到的一些问题和解决方法，用以存档。

Caffe的安装

• 1 命令行建议在powershell中运行，遇到过powershell正常而cmd不成功的情况。
• 2 caffe现在推出了windows的分支，在github上可以直接找到，官方说是由Microsoft维护，也可以直接在Microsoft的页面上找到caffe Microsoft branch.
• 3 需要安装miniconda，这个应该可能是anaconda的一个精简版，python的路径会自动配置好。接下来需要按照说明修改配置文件。值得注意的是CUDA_PATH需要根据实际情况修改，比如环境变量中可能是CUDA_PATH_V7_5,不知道这个是不是和多个版本的cuda共存有关，直接照着写编译无法通过。
• 4 cudnn复制到对应的cuda目录下就可以。
• 5 接下来照着编译，可能会遇到alt_sstream_impl.hpp还有Unicode编码字符的问题，使用nodepad++转为ansi格式
• 6 编译完成后，python接口路径需要手动配置。设置环境变量PythonPath指向 \Build\x64\Release\pycaffe, 或者复制 \Build\x64\Release\pycaffe\caffe 到\lib\site-packages. 这里的python_root对应miniconda2.

faster-rcnn安装

• 1 下载py-faster-rcnn
• 2 在fetch_faster_rcnn_models.sh中找到模型下载地址，下载对应模型到data文件夹下
• 3 使用网上给出的lib修改版将原码中的lib文件夹替换lib
• 4 将caffe中编译得到的pycaffe/caffe下内容拷贝到py-faster-rcnn下caffe下的python/caffe下，不然会出现import _caffe的错误。同时需要安装numpy和pyqt，虽然前面miniconda操作已经装过，但疑似版本不匹配。安装pyqt和numpy会循环升级降级，一起安装解决了这个问题，conda install numpy pyqt。
• 5 使用lib文件夹下的setup.py编译，可能会遇到Unable to find vcvarsall.bat 的错误，下载安装VCForPython27.msi
• 6 编译遇到 AttributeError: ‘ProposalLayer’ object has no attribute ‘param_str_’ 问题，找到对应文件，修改param_str_为param_str ，完成编译
• 7 遇到Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer 问题，这个是因为caffe工程中没有roi_pooling层，在2016年9月21日在github上下载的caffe中已经有了这个layer，但windows branch的工程文件中没有添加进去，参考py-faster-rcnn下的caffe工程添加对应缺少的文件。
• 8 proposal_layer.py出现 keyerror:’1’错误，暴力地将第64行改为cfg_key = ‘TEST’#str(self.phase), demo可以正常运行。求了解的小伙伴告知如何优雅地消除这个错误，十分感谢。

其他

如果只是想学习faster-rcnn，matlab版的会更方便，近乎免配置。