在Ubuntu 14.04下配置FCIS的運行環境

考完GRE趕緊回來繼續搞實例分割，dockerhub上找了個fcis的docker，結果發現不好用=，=，折騰了一天也沒弄好，還是在實驗室的臺式機上自己重新裝個mxnet終於能跑fcis的demo了。
參考資料：
1. FCIS
2. Ubuntu14.04下MXNet安裝

步驟：

1. Clone the FCIS repository, and we’ll call the directory that you cloned FCIS as ${FCIS_ROOT}.

git clone https://github.com/msracver/FCIS.git

2. Build cython module

cd FCIS
sh ./init.sh

3. Install Opencv 3

FCIS代碼裏使用的是opencv3

3.1 Install dependencies

sudo apt-get install libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev

3.2 下載opencv並解壓：

http://opencv.org/

3.3 安裝opencv，在opencv根目mkdir build

cd build
cmake ..
make
sudo make install

3.4 配置設置：

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

在打開的文件中添加opencv的鏈接庫路徑：

/usr/local/lib

3.5 繼續執行：

sudo ldconfig
sudo gedit /etc/bash.bashrc

在打開的文件中添加如下語句：

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH

4. Install MXNet:

4.1 Clone MXNet and checkout to MXNet@(commit 62ecb60)

git clone --recursive https://github.com/dmlc/mxnet.git
git checkout 62ecb60
git submodule update

4.2 Copy operators in $(FCIS_ROOT)/fcis/operator_cxx to $(YOUR_MXNET_FOLDER)/src/operator/contrib by

cp -r $(FCIS_ROOT)/fcis/operator_cxx/* $(MXNET_ROOT)/src/operator/contrib/

注意：
新版本的mxnet在operator下是沒有contrib文件夾的

4.3 Compile MXNet

cd ${MXNET_ROOT}
make -j $(nproc) USE_OPENCV=1 USE_BLAS=openblas USE_CUDA=1 USE_CUDA_PATH=/usr/local/cuda USE_CUDNN=1

4.4 Install the MXNet Python binding

cd python
sudo python setup.py install

5. 運行FCIS的demo進行測試

首先下載訓練好的模型fcis_coco-0000.params，放到./model/pretrained_model/下，

python ./fcis/demo.py

如果一切正常則可以看到如下結果：