学习Faster-RCNN （一）跑Faster-RCNN的python版demo

阳光穿透心脏的1/2处 2022-08-19 15:08 118阅读 0赞

# 跑Faster-RCNN的python版demo #

一、准备材料

在官网“https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn\#installation-sufficient-for-the-demo”，下载demo,阅读“README.md”，按照网址：“https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn\#installation-sufficient-for-the-demo”的步骤，把Requirements: software和Requirements: hardware要求的条件做好，然后Installation (sufficient for the demo)。

1.下载faster-rcnn python版本源码

1.  git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git

2.进入/py-faster-rcnn/lib 进行编译

1.  cd py-faster-rcnn/lib  
2.  make

3.编译/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn

1.  
2.  cd py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn  
3.  cp Makefile.config.example Makefile.config

二、最关键的地方是修改“Makefile.config”；

1）如果用CPU跑，一定要把“\# CPU\_ONLY := 1”前面的“\#”号去掉；一定要检查您的caffe-master是否安装编译通过，并且Makefile.config是CPU\_ONLY := 1的。  
2）如果安装了MKL数学计算库就把“BLAS := atlas”改为“BLAS := mkl”。

3）最关键的一步：一定要把“\# WITH\_PYTHON\_LAYER := 1”前面的“\#”号去掉。否则python代码写的layrs无法解析。

4) 进行编译

1.  make -j8 && make pycaffe

因为这个版本所用的cudnn为旧版本的，可能与新环境的cudnn不兼容，导致出现如下错误：

1.  In file included from ./include/caffe/util/cudnn.hpp:5:0,  
2.                   from ./include/caffe/util/device\_alternate.hpp:40,  
3.                   from ./include/caffe/common.hpp:19,  
4.                   from ./include/caffe/util/db.hpp:6,  
5.                   from src/caffe/util/db.cpp:1:  
6.  /usr/local/cuda/include/cudnn.h:803:27: note: declared here  
7.   cudnnStatus\_t CUDNNWINAPI cudnnSetPooling2dDescriptor(  
8.                             ^  
9.  make: \*\*\* \[.build\_release/src/caffe/util/db.o\] Error 1  
10. make: \*\*\* Waiting for unfinished jobs....

解决办法：

1).将/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/include/caffe/util/cudnn.hpp 换成最新版的caffe里的cudnn的实现，即相应的cudnn.hpp.

2).将/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/src/caffe/layer里的，所有以cudnn开头的文件，例如cudnn\_lrn\_layer.cu，cudnn\_pooling\_layer.cpp，cudnn\_sigmoid\_layer.cu。

都替换成最新版的caffe里的相应的同名文件。

如果报opencv的imread()错误,则需要在Makefile.config添加：

LIBRARIES += glog gflags protobuf leveldb snappy \\  
lmdb boost\_system boost\_filesystem hdf5\_hl hdf5 m \\  
opencv\_core opencv\_highgui opencv\_imgproc opencv\_imgcodecs

![Image 1][]

三、以上都做好后，输入：cd $FRCN\_ROOT；python ./tools/demo.py -CPU；如果用GPU跑一定要记得输入："python ./tools/demo.py --gpu 0";0代表显卡的设备号。

1.  cd py-faster-rcnn/tools  
2.  ./tools/demo.py

结果如下：

第一次运行：

![Center][]

![Center 1][]

未完待续。。。

[Image 1]: 
[Center]: /images/20220731/b95017bd5e5c48a2b228f18e9f8f88f6.png
[Center 1]: /images/20220731/da03b19191ed42efb4845187467ead27.png