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 Cythonsudo pip install easydict
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下载源代码

git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git
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修改并编译Cython

cd py-faster-rcnn/lib
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修改setup.py文件第135行

'nvcc': ['-arch=sm_35',
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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',
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保存后执行

make
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进行编译.

编译caffe

修改Makefile.config文件

cd ../caffe-faster-rcnn
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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
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对Makefile.config文件进行修改. 
注意修改

USE_CUDNN := 1WITH_PYTHON_LAYER := 1USE_PKG_CONFIG := 1
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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.cpppy-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
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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
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删除第十一行

#include "caffe/vision_layers.hpp"
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编译caffe

# compile Caffe modulesmake -j8 all  make -j8 test  # run tests to ensure all the tests are passedmake runtest  # build pycaffe  make pycaffe
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下载已经训练好的模型

cd $FRCN_ROOT./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh
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执行Demo

cd $FRCN_ROOT./tools/demo.py
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然后就大功告成了.