如何自己編譯 Caffe for Faster R-CNN


        這篇文章主要講解如何自己編譯任少卿的Caffe for Faster R-CNN,不講如何用Matlab訓練模型或者調試Matlab代碼等,只講解如何編譯該caffe工程得到external文件夾。

該文很多地方都是參考小咸魚的,膜拜博主~~~

        聲明:作者的caffe for faster rcnn 應該了對Caffe做了改進,所以還是編譯他本人的,不要編譯Caffe windows或者Caffe master,我編譯過,不能用。作者的編譯環境是:VS2013+CUDA6.5+Matlab(個人覺得至少Matlab R2014版本以上),我試過Matlab R2013版本的,里面有個imresize錯誤,好像不支持gpuArray啥的。當然編譯該版本的Caffe與Matlab關系不大,如果你要訓練自己的模型,建議Matlab版本高一點。如果你的環境和作者任少卿的一樣,可是先試試作者的;如果你的環境和小咸魚一樣,可以先試試博主小咸魚的;如果你的CUDA等環境與他們都不一樣,可以參考着這篇文章。吼吼吼。。。

先來一波地址吧~~~~

1 數據集的制作

數據集格式和VOC2007相同,做數據集的過程可http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50723212

這是小咸魚的博客,里面感覺很多干貨,博主很厲害!


2 Faster RCNN源碼下載地址

我只會Matlab,Python不會,只提供Matlab版本的吧,地址:https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn


3 Caffe for Faster R-RCNN下載地址

下載地址:[url=https://github.com/ShaoqingRen/caffe/tree/faster-R-CNN]您的超鏈接[/url]


4 下載VS2013解決方案,該方案里面包括一些相關庫

下載地址:https://pan.baidu.com/s/1hqGojnI


當然了,你還需要再安裝三個依賴庫:opencv2.4.9(建議),boost1_57_0(建議),MKL數學運算庫(以學生身份申請免費的),GPU自然必備。

其實,本文只用到了3和4中的文件,假設3中下載的文件名為caffe-faster-R-CNN,4中下載的文件名為caffe_library。現在開始制作external文件吧~~~~

步驟1:

caffe-faster-R-CNN里面所有的文件移動到caffe_library中caffe文件下面,路徑目錄如下:


步驟2:

打開caffe_library下面的解決方案,設置caffe為啟動項。

右擊caffe,選擇Build Dependencies項,選擇里面的Build Customization Files,這一步主要用來配置CUDA版本號,如下圖,可以勾選你自己電腦里面的CUDA。我自己電腦里面有CUDA6.5和CUDA7.5,選的7.5。


步驟3:

設置configuration為Release_Mex,如下圖


步驟4

設置caffe屬性管理器里面的包含目錄和庫目錄,按作者的路徑修改就行了


步驟5

得到最后結果如下:

吼吼吼  希望一次性通過!有機會再寫模型訓練的博客~~~~~



注意!

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