Faster_RCNN配置步骤（win7+GTX TITAN X + CUDA7.5）----by jhj

请务必按照步骤操作，没有上图片，按照步骤操作应该没有问题，转载请注明！--jhj
1.下载 FasterR-CNN程序包   

https://github.com/ShaoqingRen
2. 配置 CUDA7.5 

  之前下载CUDA6.5，安装的时候总是报错，如下：

  系统检测的时候出现：the graphics driver could not find compatible graphics hardware...............

  解决方案：下载7.5版本就Ok了！ 网上很多对于这个方法的解答是去找inf文件，进行修改，但是这里不是那个问题，这个问题的原因应该是CUDA6.5不支持GTX TITAN X显卡。

  安装位置默认是在：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5。

  安装完成后会自动创建变量CUDA_PATH_V7_5

3.编译external/caffe库
  如果你的电脑安装的是CUDA6.5, 那么可以直接运行fetch_data/fetch_caffe_mex_windows_vs2013_cuda65.m。
  如果你是安装了CUDA7.5， 那么你可以在http://download.csdn.net/detail/swordddddd/9537627下载编译好的库，直接解压到作者代码的根目录下。
4.生成nms mex文件
运行文件根目录下的：faster_rcnn_build.m
问题1
有的文章说：这里运行的时候会经常报错，是需要将functions/nms/nvmex.m下的Cuda_path改成你电脑的CUDA安装路径。（jhj
：不用做，不然会出错，因为getenv函数，从环境中取字符串,获取环境变量的值，环境变量CUDA_PATH已经自动添加了，这里不用改！！）
问题2

  若出错且提示“无法打开 nms_gpu_mex.o”，则找到.\functions\nms\nvmex.m 文件，修改VS的安装路径到你自己的路径，默认安装在C盘。再重新编译即可。

5.设置相关函数路径

运行startup.m文件，这只函数运行的相关路径。

6.下载CNN的models

要么运行作者代码包里的：fetch_data/fetch_faster_rcnn_final_model.m 自动下载并保存。

7.测试运行demo

将experiments/script_faster_rcnn_demo.m
拷贝到根目录下，然后运行看到结果。

注意：由于VGG16模型太大了，所以一般电脑运行起来会出现matlab奔溃，所以这里要么将

opts.use_gpu = false;在cpu下运行。

或者使用ZF模型（比VGG16简单，准确度降低）：

model_dir= fullfile(pwd, 'output', 'faster_rcnn_final', 'faster_rcnn_VOC0712_ZF')；

 

拷贝到根目录下可能出现问题：......startup not found

run(fullfile(fileparts(fileparts(mfilename('fullpath'))), 'startup'));
改为
run(fullfile(fileparts(mfilename('fullpath')), 'startup'));
就OK了.
原因：  fileparts(fileparts   用了两次，第一次是返回当前文件所在文件夹！第二次是返回文件夹所在的文件夹！！所以返回的路径会少一个文件夹！！
 
8.成功运行，看结果吧！