faster-rcnn demo

运行github上的python版本的faster-rcnn demo的过程为:

  1. 克隆github的项目到本地 git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git
  2. 在caffe-fast-rcnn文件夹中执行
    cp Makefile.config.example Makefile.config
  3. 将makefile.config中的

    INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include

    LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib

替换为

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/


LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/
  1. 将makefile.config中的WITH_PYTHON_LAYER :=1前面的注释去掉。
  2. 如果你的opencv版本为3.x,将OPENCV_VERSION:=3前面的注释去掉。
  3. 在lib文件夹中执行 make。
  4. 在caffe-fast-rcnn文件夹中执行 make -j32 && make pycaffe。
  5. 在py-faster-rcnn中执行 ./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh 下载模型,若下载失败则打开此文件找到链接自行下载。
  6. 在py-faster-rcnn中执行 ./tools/demo.py 运行demo。如果出现Check failed:error==cudaSuccess(2 vs.0)out of memory的错误,很遗憾,显存不够,有如下两种办法:(1)执行./tools/demo.py –net zf 改用zf模型测试,因为这个模型层数很少。(2)打开lib/fast_rcnn/config.py , 修改其中的 TRAIN.BATCH_SIZE。

参考: http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72704604?utm_source=itdadao&utm_medium=referral