Faster-R-CNN（Python）.1：从配置到demo

1. 下载源码

git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git[/code] 
2. 安装必要的Python模块
cython, python-opencv, easydict

pip install cython
pip install easydict
conda install opencv (我安装了anaconda)


3. Build the Cython modules
cd $FRCN_ROOT/lib
make


4. 重新编译caffe
我没有用源码中自带的caffe，而是用的自己之前配置的。

版本：

Ubuntu14.04  LTS

cuda8.0

cudnn5.1

OpenCV3.0

Python2.7

但是Faster-R-CNN中有两个新层需要添加

roi_pooling_layer

smooth_L1_loss_layer

将相关文件放入相应文件夹中：

（1）test_roi_pooling_layer.cpp

（2）test_smooth_L1_loss_layer.cpp

（3）roi_pooling_layer.cpp

（4）roi_pooling_layer.cu

（5）smooth_L1_loss_layer.cpp

（6）smooth_L1_loss_layer.cu

（7）fast_rcnn_layers.hpp

添加方法参照下面链接：

https://yunmingzhang.wordpress.com/2015/01/19/how-to-create-your-own-layer-in-deep-learning-framework-caffe/

然后按照官网方法重新编译：

http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

mkdir build
cd build
cmake ..
make all
make install
make runtest
make pycaffe


done!

遇到的问题：

（1）src/caffe/test/test_smooth_L1_loss_layer.cpp:11:35: fatal error: caffe/vision_layers.hpp

解决方法：

找到文件$CAFFE_ROOT/src/caffe/test/test_smooth_L1_loss_layer.cpp

删除第十一行

11 #include "caffe/vision_layers.hpp"


（2） libhdf5_hl.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory

解决方法：

添加环境变量并重启计算机

vi ~/.bachrc


添加：

export LD_LIBRARY_PATH="/path/to/anaconda2/lib":$LD_LIBRARY_PATH


vi文件命令：

‘i’ – Insert，编辑

‘ESC’键 +‘：wq’ –强制保存并退出

5. Download pre-computed Faster R-CNN detectors
cd $FRCN_ROOT
./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh


6. demo
cd $FRCN_ROOT
./tools/demo.py


遇到的问题：

（1） AttributeError: ‘ProposalLayer’ object has no attribute ‘param_str_’

解决方法：

找到对应文件，修改param_str_为param_str

（2） proposal_layer.py出现 keyerror:’1’错误

解决方法：

暴力地将第64行改为cfg_key = ‘TEST’#str(self.phase), demo可以正常运行

7.The demo performs detection using a VGG16 network trained for detection on PASCAL VOC 2007.
Bonne chance pour le Faster-R-CNN!   ^-^