py-Faster-RCNN在windows下的pycaffe编译

20170714更新

前两天重新编译了一遍caffe，发现caffe官网的项目进行了更新。除了最后一步不需要添加环境变量之外，最主要的改变还是在build_win.cmd的修改上，需要在下面教程的基础上再将WITH_NINJA设为0。VS版本修改的行数也有一些出入，希望大家能够自行寻找到需要修改的地方。

前言

刚开始接触FRCNN的代码时，发现网上关于windows下编译caffe的资料并不多，所以自己花了一些时间探索出了解决方法，但一直没有上传。

最近发现很多人都需要这个教程，所以干脆直接传上来，就不用我再一个个发邮件了~≧▽≦~

在windows下跑FRCNN的难点在于pycaffe的编译，因为FRCNN使用的pycaffe是在caffe自带的层中添加了两个新的网络层类型后重新编译的得到的。所以本文主要介绍的就是如何在windows对caffe添加新层并编译。

添加新层

• 首先完全按照官网上的指示来 https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows
• 环境需求：
  
  • Visual Studio 2013 or 2015
  • CMake 3.4 or higher (Visual Studio and Ninja generators are supported)
  • Python 2.7 Anaconda x64 (or Miniconda).
  • CUDA 7.5 or 8.0 (optional) (use CUDA 8 if using Visual Studio 2015)
  • cuDNN v5 (optional)
• 将cmake.exe的路径添加到系统变量PATH中。

• 在cmd中执行下面代码（找到一个路径ROOT下）：

  ROOT > git clone https://github.com/BVLC/caffe.gitROOT > cd caffeROOT \caffe> git checkout windows

• 在执行下面的代码前需要修改ROOT\scripts\build_win.cmd（推荐用Notepad++打开）

  • Line 21: PATH改成自己的Anaconda的路径
  • 如果使用的不是vs2015而是2013，Line7和Line47:把14改成12（记得保存）

• 由于faster rcnn在caffe的基础上添加了自己的layer，下面对caffe文件夹做一些修改。

  • 将caffe\src\caffe\proto下的caffe.proto文件中增加与roi_pooling_layer和smooth_L1_loss_layer相关的参数配置等，参考其他layer的参数配置。(找好位置后，将下面的代码直接复制到caffe.proto文件中)：

optional ROIPoolingParameter roi_pooling_param = 8266711;optional SmoothL1LossParameter smooth_l1_loss_param = 8266712;// Message that stores parameters used by ROIPoolingLayermessage ROIPoolingParameter {  // Pad, kernel size, and stride are all given as a single value for equal  // dimensions in height and width or as Y, X pairs.  optional uint32 pooled_h = 1 [default = 0]; // The pooled output height  optional uint32 pooled_w = 2 [default = 0]; // The pooled output width  // Multiplicative spatial scale factor to translate ROI coords from their  // input scale to the scale used when pooling  optional float spatial_scale = 3 [default = 1];}message SmoothL1LossParameter {  // SmoothL1Loss(x) =  //   0.5 * (sigma * x) ** 2    -- if x < 1.0 / sigma / sigma  //   |x| - 0.5 / sigma / sigma -- otherwise  optional float sigma = 1 [default = 1];}

注：这里不能用caffe-faster-rcnn对应文件夹下的proto去替换caffecaffe\src\caffe\proto下的caffe.proto文件，因为新的caffe里支持RNN，新增了关于RNN的参数设置，而原来faster rcnn中没有这些设置。所以只能把faster rcnn需要的layer参数添加到caffe.proto中。

• 在caffe\src\caffe\layers下添加caffe-faster-rcnn对应文件夹下的
  
  • smooth_L1_loss_layer.cpp
  • smooth_L1_loss_layer.cu
  • roi_pooling_layer.cpp
  • roi_pooling_layer.cu
    四个文件。
• 在caffe\include\caffe下添加caffe-faster-rcnn对应文件夹下的fast_rcnn_layers.hpp。

编译caffe

• 接着在之前的cmd执行

ROOT \caffe> scripts\build_win.cmd

• 成功后如图所示：

  

• 上步成功后手动把

  • ROOT\build\libraries\bin
  • ROOT\build\libraries\lib
  • ROOT\build\libraries\x64\vc12\bin
  • ROOT\build\libraries

  加到系统变量里。

编译nms库

• 到https://github.com/MrGF/py-faster-rcnn-windows中下载lib文件进行替换
• cd到ROOT/lib下，输入python setup.py install即可
• (这一部分我这边没有显示编译成功，但运行后还是生成了gpu_nms.pyd，对程序执行没有影响。)gpu_nms需要单独编译， 只是用来编译gpu_nms,GPU的nms比较难编译单独分出来编译，其余的编译过程在上面的setup.py已完成。将setup_cuda.py文件中的路径改为你自己的路径之后，输入python setup_cuda.py install进行编译。
• 如果还有问题，可以到http://www.unjeep.com/q/894288692.htm 下看看有没有解决方案。

Faster rcnn的Python接口

• 将caffe\python文件夹放到caffe-fast-rcnn文件夹下即可。
• 成功后结果如图：
  
  

希望对大家有用处！~(￣▽￣)~