基于Jetson TX1的R-FCN的算法搭建
来源:互联网 发布:霍尔果斯蓝鲸网络 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 12:54
Data: 2017.03.13
Author: cjh
Theme: Set up the R-FCN environment
由于毕设要求最近都在开发板上尝试搭建各种深度学习的算法,由于JetsonTX1对于caffe的支持还不错,同时在整个过程中也遇到了很多的问题和错误,在这里和对此刚兴趣的朋友一起交流交流。
具体文章:我上传到我的的资源区,有需要的朋友可以直接去下载
注意:在搭建该算法前,先参考本博客中有关caffe环境的搭建,否则可能出现较多的错误
同时,该算法的内存消耗较大,由于Jetson TX1只有4GB的内存,而本来要求的硬件系统:
Requirements: hardware
Any NVIDIA GPU with 6GB or larger memoryis OK(4GB is enough forResNet-50).
所以Jetson TX1 勉强能跑ResNet-50,有时候跑到最后会出现Killed,就不要怀疑自己哪里装错了
作者采用的matlab版本的代码,本文针对的是python接口的算法
步骤1:下载代码
git clone https://github.com/Orpine/py-R-FCN.git
步骤2:下载caffe代码
cd py-R-FCN
git clone https://github.com/Microsoft/caffe.git
#该步骤可选具体我也不知道有什么用
cd caffe
git reset --hard 1a2be8e
步骤3:编译Cython
cd py-R-FCN/lib
make
步骤4:编译caffe和pycaffe
cd py-R-FCN/caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
vim Makefile.config #修改配置文件
USE_CUDNN := 1
CUDA_DIR := /usr/local/cuda-8.0
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/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial
退出并保存
make -j8 && make pycaffe
步骤5:测试
下载resnet caffemodel
建议在windows上下载,因为文件比较大
https://1drv.ms/u/s!AoN7vygOjLIQqUWHpY67oaC7mopf
将下载好的文件解压到
py-R-FCN/data/rfcn_models/resnet50_rfcn_final.caffemodel
py-R-FCN/data/rfcn_models/resnet101_rfcn_final.caffemodel
最后运行demo
cd py-R-FCN/tools/
python demo_rfcn.py --net ResNet-50
python demo_rfcn.py --net ResNet-101
效果图我这里就不贴了了,能告诉你的是,跑完后,识别后的图片会自己打开的,如果没有打开就说明你的安装出现了问题,如果出现Killed说明是你的开发板内存不够!
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