TSN-denseflow提光流和RGB幀

因爲又重新處理別的數據集，需要在服務器上重新配置denseflow的環境。叫組裏的師弟，倒騰了２周，也沒弄好。我這個急性子的人實在是按耐不住了，乾脆自己來吧（不吃飯不睡覺也得把它弄好，哈哈哈，然後並沒有，也是倒騰了大半天）。記錄一下，過程中遇到的問題，希望對你有所幫助！

首先，貼幾個有用的流程可以參考。(1) build_all.sh這個是TSN給的安裝opencv,denseflow和caffe的腳本文件。可以參考前面兩個的流程。

(2) mmaction給出的安裝opencv4.1.0及denseflow的回覆

我基本是按照第二個流程操作的。

1. 安裝OpenCV 4.1.0

• 下載opencv 4.1.0 和Opencv_contrib

wget -O OpenCV-4.1.0.zip wget https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.zip 
unzip OpenCV-4.1.0.zip
wget -O OpenCV_contrib-4.1.0.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.1.0.zip
unzip OpenCV_contrib-4.1.0.zip

• 安裝OpenCV 4.1.0

cd opencv-4.1.0
mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DWITH_CUDA=ON -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.1.0/modules/ -DWITH_TBB=ON -DBUILD_opencv_cnn_3dobj=OFF -DBUILD_opencv_dnn=OFF -DBUILD_opencv_dnn_modern=OFF -DBUILD_opencv_dnns_easily_fooled=OFF -DOPENCV_ENABLE_NONFREE=ON -DCUDA_GENERATION=Maxwell ..
make -j

cmake編譯的時候，我遇到了幾個問題：一是嘗試第一個選項選擇build，還有-D最後一個選擇：根據自己的顯卡選擇合適的(eg, kepler, Fermi) https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported。這裏如果隨便設置，可能呢過編譯能通過，但是最終提光流的時候還是會遇到(-217 Gpu API call invalid device function in function "call" ).

https://www.mobibrw.com/2017/7479參考解決方案

其他的一些選項，可自己百度。

2. 安裝denseflow

cd denseflow/
mkdir build && cd build
OpenCV_DIR=../../opencv-4.1.0/build/  cmake ..
make -j