opencv已安装
下载源码
git clone –recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git
安装python依赖包
将caffe-fast-rcnn/python目录下的requirements下的依赖都装一遍
Cython>=0.19.2
numpy>=1.7.1
scipy>=0.13.2
scikit-image>=0.9.3
matplotlib>=1.3.1
ipython>=3.0.0
h5py>=2.2.0
leveldb>=0.191
networkx>=1.8.1
nose>=1.3.0
pandas>=0.12.0
python-dateutil>=1.4,<2
protobuf>=2.5.0
python-gflags>=2.0
pyyaml>=3.10
Pillow>=2.3.0
six>=1.1.0
命令:
for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done
修改py-faster-rcnn/lib/setup.py,注释掉GPU相关代码,如下
。。。
#CUDA = locate_cuda()
。。。
# self.set_executable('compiler_so', CUDA['nvcc'])
。。。
# Extension('nms.gpu_nms',
# ['nms/nms_kernel.cu', 'nms/gpu_nms.pyx'],
# library_dirs=[CUDA['lib64']],
# libraries=['cudart'],
# language='c++',
# runtime_library_dirs=[CUDA['lib64']],
# # this syntax is specific to this build system
# # we're only going to use certain compiler args with nvcc and not with
# # gcc the implementation of this trick is in customize_compiler() below
# extra_compile_args={'gcc': ["-Wno-unused-function"],
# 'nvcc': ['-arch=sm_35',
# '--ptxas-options=-v',
# '-c',
# '--compiler-options',
# "'-fPIC'"]},
# include_dirs = [numpy_include, CUDA['include']]
# ),
。。。
编译Cython命令:
~/py-faster-rcnn/lib$ make
注释:Cython可以把python代码编译成C代码,再用GCC编译,可以大幅度提高Python代码的执行速度。
修改py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/Makefile.config,如下:
CPU_ONLY := 1 #将CPU_ONLY开关打开
BLAS_INCLUDE := /usr/include/atlas
BLAS_LIB := /usr/lib/atlas-base
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
/usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include
PYTHON_LIB := /usr/lib
WITH_PYTHON_LAYER := 1 #将WITH_PYTHON_LAYER开关打开
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
修改py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/Makefile,如下:
369行: LIBRARIES += satlas tatlas #新版atlas已经不用cblas atlas这两个lib了
第181行: LIBRARIES后面增加opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodes
编译Caffe和Pycaffe命令:
~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn$ make -j8 && make pycaffe
还需修改相关配置,让其模型可以在CPU环境下运行
修改py-faster-rcnn/lib/fast_rcnn/config.py
__C.USE_GPU_NMS = False
修改py-faster-rcnn/tools/test_net.py和 py-faster-rcnn/tools/train_net.py
caffe.set_mode_gpu()修改为caffe.set_mode_cpu()
修改py-faster-rcnn/lib/setup.py
将含有'nms.gpu_nms’的部分注释掉
修改py-faster-rcnn/lib/fast_rcnn/nms_wrapper.py
#from nms.gpu_nms import gpu_nms
跑demo测试下
先下载作者训练好的模型:faster_rcnn_models,
然后命令:~/py-faster-rcnn$ python ./tools/demo.py --cpu
解决安装过程过出现的各种错误(我们的原则:遇山修路遇水搭桥)
问题:ImportError: No module named easydict
解决:sudo pip install easydict
问题:ImportError: No module named cv2
解决:sudo apt-get install python-opencv
问题:ImportError:No module named skimage.io
解决:sudo pip install scikit-image
Caffe配置: 采用http://blog.csdn.net/u013989576/article/details/56677749配置好caffe py-faster-rcnn配置: 1、下载py-faster-rcnn源码 2、安装cython、easydict 3、编译cython:修改py-faster-rcnn/lib下的setup.py文件,注释掉GPU的相关代码,然后make,修改...
第一部分: 安装dependencies sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev ...
[本地环境] 操作系统: Windows 7 64bit 1. 安装Caffe依赖项 [一般依赖项] [BLAS依赖项] 或者 [谷歌glog和gflags和lmdb依赖项] 2. Caffe源码下载 这里选择用git下载源码,放到目录/home/wei/soft 下 [修改Makefile.config] 去除CPU_ONLY := 1 前边的注释,即"#"。保存后关闭文件。...
电脑型号:MacBook Pro (Retina, 13-inch, Early 2015) 1.安装Anaconda Python到 /usr/local/Cellar 目录下 网址:Download Anaconda Now! 2.安装Homebrew 打开你的terminal~输入 /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubu...
更多信息请查阅caffe官方文档 1. 环境说明 OS: Ubuntu 16.04 LTS Python 2.7.12(系统预装) 2. 安装依赖 打开终端(Ctrl+Alt+T),执行以下命令安装caffe依赖项: 为了获得更好的CPU性能,执行以下命令安装ATLAS: 或执行以下命令安装OpenBLAS: 或 安装MKL。 Ubuntu预装了Python2.7版本,但要使用caffe的Pyth...
下载caffe的安装包 问题记录 (1)google protobuf 支持2.6 查询 终端输入 protoc --version libprotoc 2.5.0 最开始安装的3.3 不支,重新安装 (2)make all 出现错误 caffe路径下输入 找到 find: `/run/user/1000/gvfs': 权限不够 /home/wy/下载/opencv-3.3.0/mo...
在进行配置时要先确保使用pyenv与virtualenv搭建单机多版本python多虚拟环境已经搭建好; 1. 首先安装git工具: 2.使用git工具下载caffe的源码到本地: 3.开始配置caffe: 在下载的caffe源码的第一层目录中,有一个文件Makefile.config.example。首先进行文件拷贝: 然后对Makefile.config进行修改: (pyenv虚拟环境下配置c...
caffe的编译我是参考的caffe官方介绍。 而py-faster-rcnn在cpu下的demo运行我是参考的https://blog.csdn.net/qq_27664915/article/details/56673764 。 Faster_RCNN_CPU版本需要实现roi_pooling_layer.cpp和smooth_L1_loss_layer.cpp,请参考https://gith...
按照下面的步骤侥幸配置成功一次_ 参考 查看opencv版本 opencv3.1.0配置 OpenBlas配置 官方链接 环境 ubuntu 16.04 anaconda2 常见报错 ./include/caffe/common.hpp:5:27: fatal error: gflags/gflags.h: No such file or direct ./include/caffe/common...
扩展ADODataSet功能,增加LoadFromStream、SaveToStream、LoadFromString、SaveToString等方法: ...