基於tensorflow+python3.5環境實現Faster R-CNN

1.程序源代碼下載

https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5

該程序是針對windows環境寫的，所以在ubuntu中配置時需要做一些修改，詳見以下步驟。

2.安裝所依賴的庫

按照源程序的readme.md文件，安裝以下庫：

pip install cythoncython opencv-opencv easydict

後來在運行過程中numpy相關的函數報錯，所以又重新安裝了numpy

3. 更換cython_bbox文件

如果不進行這步操作將會提示：ImportError: No module named 'lib.utils.cython_bbox'

轉到.\lib\utils目錄，下載cython_bbox.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so存放至該目錄，並刪除該目錄下的cython_bbox.cp35-win_amd64.pyd文件。

下載地址：https://pan.baidu.com/s/1cHSqnC_PIttwcjrILHapRQ

密碼：q3hz

4.下載數據

wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.tar

在./data目錄現建立一個文件夾，命名爲VOCdevkit2007，將上述文件全部解壓到該文件夾中，解壓後VOCdevkit2007文件夾中應該有三個文件：VOC2007，VOCcode,VOCdevkit

5.下載pre-trained VGG16

http://download.tensorflow.org/models/vgg_16_2016_08_28.tar.gz

其存放路徑爲.\data\imagenet_weights\vgg16.ckpt

6.轉到.\data\coco\PythonAPI目錄

分別運行:

python setup.py build_ext --inplace

python setup.py build_ext install

7.Run train.py