調試faster_rcnn及常見問題

1.可能需要Python安裝包：cython，python-opencv，easydict
2.下載 git clone –recursive https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn.git
3.生成Cython模塊

    cd $FRCN_ROOT/lib
     make

其中FRCN_ROOT爲faster_rcnn的根目錄
4.Make faster_rcnn
cd caffe-fast-rcnn 將Makefile.config.example 改爲Makefile.config 並且在Makefile.config裏去掉註釋 WITH_PYTHON_LAYER:=1
後
make -j16 && make pycaffe
其中可能出現錯誤如下
In file included from ./include/caffe這裏寫代碼片/util/cudnn.hpp:5:0,
from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40,
from ./include/caffe/common.hpp:19,
from src/caffe/util/benchmark.cpp:3:
/usr/local/cuda/include/cudnn.h:500:27: note: declared here
這是因爲cudnn版本問題。faster rcnn 代碼默認是使用的cudnn v4, 但是爲了體驗最新的v5, 或者使用GTX1080 ,我們編譯faster rcnn的時候就會報錯。解決辦法 http://blog.csdn.net/u010733679/article/details/52221404
還可能http://blog.csdn.net/u013498583/article/details/74231058
編譯錯誤很可能是版本不兼容。
5.運行demo
下載訓練好的模型，下載後這個faster_rcnn_models文件夾在$FRCN_ROOT/data下面，可以從data/README.md中查看關於這個的詳細介紹。這些模型是在VOC 2007 上訓練的。

    cd $FRCN_ROOT
    ./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh

這裏有個小建議，就是下載模型時，直接去腳本文件中複製URL使用迅雷下載更快。
運行demo

    cd $FRCN_ROOT
    ./tools/demo.py

這個demo展示了使用在PASCAL VOC 2007上訓練的VGG16網絡來進行目標檢測。