Faster—RCNN配置matlab使用教程

1、電腦配置

本人電腦的配置，Windows10 64位+MATLAB 2013b +CUDA6.5 +VS 2013
這裏給大家說個小BUG，MATLAB2013a是不支持gpuarray的，如果你是2013a的話，會一直報這句錯誤的。所以，不用懷疑，直接更換版本。
VS是用來給喜歡自己編譯的同學的，不過代碼中已經給出了編譯好的caffe的代碼，可以直接下載使用。
CUDA是用來加速計算的。

2、開始正文

下載faster-rcnn源碼：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn
解壓好放在自己的電腦裏面。開始配置。
解壓出來之後找到一個README.md，這個比較簡單，很容易找到。打開就是這麼個東西，其實說白了就是個教你怎麼使用這個代碼的。直接找到73行這邊，測試你是否配置正確###Preparation for Training

看不懂的我直接給大家翻譯了。
1）、直接運行fetch_data/fetch_caffe_mex_windows_vs2013_cuda65.m 下載編譯好的caffe代碼，如果是自己使用的其他版本的vs和cuda 的話可以選擇直接自己編譯，caffe的配置教程在上一篇文章中有說，可以直接找到，編譯之後拿過來使用。就是把編譯之後的\x64\Release_Mex文件全部拷貝到\external\caffe\matlab\caffe_faster_rcnn\當中就好了。
2）、運行faster_rcnn_build.m
這個運行的時候會報很多錯誤，這個是因爲你裏面配置的路徑不對。

看我圖片中標出的兩個地方，這是你可能出現錯誤的地方，第一個錯誤的話，就是因爲你的MATLAB和vs編譯器的接口你沒有配置好，這個你直接使用mex -setup在matlab中進行配置。這個很簡單。
第二個錯誤的話就是因爲這個文件裏面的路徑問題，這個時候你打開nvmex.m這個文件，把我下面這張圖片中畫出的幾個路徑給改變正確。

第一個是VS編譯器的路徑。下面是CUDA的路徑，直接按照這個去配置。沒什麼毛病。直接運行，成功~
3）、運行startup.m
這個時候應該沒什麼錯誤再報了。
Testing Demo：
4）、運行這個文件下載訓練好的模型fetch_data/fetch_faster_rcnn_final_model.m
5）、運行experiments/script_faster_rcnn_demo.m等待一會兒會出現一些東西，就表明你配置成功，代碼已經成功運行。

(說句實話，這隻貓嚇到我了~~~不能我一個人害怕~)
如果這個時候你的matlab崩潰的話就一個原因，你的GPU內存不足，這個時候就把GPU換掉，使用CPU去跑，這邊選爲false就是使用CPU運行。

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這個時候已經配置完成了，但是不是所有同學都是有錢人，大家都配得起GPU的，所以，沒有GPU的同學也不要擔心，這個也是可以的，直接運行這個demo文件，出現錯誤肯定都是關於GPU的問題，這個時候把所有的GPU的東西都給註釋掉。碰到GPU這個字眼就註釋掉，有需要GPU的參數的直接把參數去掉，這個時候沒毛病，直接運行完成。和有GPU使用CPU運行一樣。同樣滿足大家的願望了。如果有什麼錯誤解決不掉的同學可以直接下面留言，我會給你們解答的。