py-faster-rcnn /ubuntu安装遇到的问题

安装主要参考：http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/51332084

1.通过git下载好faster的文件夹后把以前装了的data中的东西全部复杂到刚下载好的data文件夹下，替换合并即可。

2.可以安装opencv3.0.0版本或者自己sudo pip install python-opencv。不要安装opencv3.1.0版本，最后训练时会出错(内核错误blabla)。

3.出现问题：

TypeError: ‘numpy.float64’ object cannot be interpreted as an index

用了 sudo pip install -U numpy==1.11.0 降级numpy1.11.0

结果有新问题ImportError: numpy.core.multiarray failed to import

坑爹的是解决这个问题是要升级numpy 于是又升回去了pip install -U numpy

又回到了

TypeError: ‘numpy.float64’ object cannot be interpreted as an index这个问题上。然后搜这个问题还有另一个解决办法

这个问题的本质就是数据类型的不匹配。所以只要把这个用到numpy.float64的地方改成int类型就可以了，这里面一共有几处需要改：

lib/roi_data_layer/minibatch.py这个文件里面

第26行line 26,

把这一句fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image)

改成

fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image).astype(np.int)

需要改的地方还有以下几处

把.astype(np.int) 加到后面

lib/datasets/ds_utils.py line 12 : hashes = np.round(boxes * scale).dot(v)变成
lib/datasets/ds_utils.py line 12 : hashes = np.round(boxes * scale).dot(v).astype(np.int)
lib/fast_rcnn/test.py line 129 : hashes = np.round(blobs['rois'] * cfg.DEDUP_BOXES).dot(v)变成
lib/fast_rcnn/test.py line 129 : hashes = np.round(blobs['rois'] * cfg.DEDUP_BOXES).dot(v).astype(np.int)
lib/rpn/proposal_target_layer.py line 60 : fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image)变成
lib/rpn/proposal_target_layer.py line 60 : fg_rois_per_image = np.round(cfg.TRAIN.FG_FRACTION * rois_per_image).astype(np.int)

4.遇到

Traceback (most recent call last):
File "./tools/test_net.py", line 90, in <module>
test_net(net, imdb, max_per_image=args.max_per_image, vis=args.vis)
File "/home/wlw/language/caffe/py-faster-rcnn/tools/../lib/fast_rcnn/test.py", line 295, in test_net
imdb.evaluate_detections(all_boxes, output_dir)
File "/home/wlw/language/caffe/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/pascal_voc.py", line 317, in evaluate_detections
self._write_voc_results_file(all_boxes)
File "/home/wlw/language/caffe/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/pascal_voc.py", line 244, in _write_voc_results_file
with open(filename, 'wt') as f:
IOError: [Errno 2] No such file or directory: '/home/wlw/language/caffe/py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/results/VOC2007/Main/comp4_507d2b05-379f-4cf1-a1d4-5bd729d32fb0_det_test_building.txt'

解决方法：检查./data/VOCdevkit2007文件夹是否复制完整，./data/VOCdevkit2007/results/VOC2007目录下是否有Layout Main Segmentation三个文件夹。

通过git下载好faster的文件夹后把以前装的faster的data中的东西全部复制到刚下载好的data文件夹下，替换合并即可。

5.在编译caffe时出现错误：

In file included from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40:0,
from ./include/caffe/common.hpp:19,
from src/caffe/common.cpp:7:
./include/caffe/util/cudnn.hpp: In function ‘void caffe::cudnn::createPoolingDesc(cudnnPoolingStruct**, caffe::PoolingParameter_PoolMethod, cudnnPoolingMode_t*, int, int, int, int, int, int)’:
./include/caffe/util/cudnn.hpp:127:41: error: too few arguments to function ‘cudnnStatus_t cudnnSetPooling2dDescriptor(cudnnPoolingDescriptor_t, cudnnPoolingMode_t, cudnnNanPropagation_t, int, int, int, int, int, int)’
pad_h, pad_w, stride_h, stride_w));
^
./include/caffe/util/cudnn.hpp:15:28: note: in definition of macro ‘CUDNN_CHECK’
cudnnStatus_t status = condition; \
^
In file included from ./include/caffe/util/cudnn.hpp:5:0,
from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40,
from ./include/caffe/common.hpp:19,
from src/caffe/common.cpp:7:
/usr/local/cuda-7.5//include/cudnn.h:803:27: note: declared here
cudnnStatus_t CUDNNWINAPI cudnnSetPooling2dDescriptor(
^
make: *** [.build_release/src/caffe/common.o] Error 1

这是因为当前版本的caffe的cudnn实现与系统所安装的cudnn的版本不一致引起的。

解决办法：

1.将./include/caffe/util/cudnn.hpp 换成最新版的caffe里的cudnn的实现，即相应的cudnn.hpp.

2. 将./include/caffe/layers里的，所有以cudnn开头的文件，例如cudnn_conv_layer.hpp。 都替换成最新版的caffe里的相应的同名文件。

3.将./src/caffe/layer里的，所有以cudnn开头的文件，例如cudnn_lrn_layer.cu，cudnn_pooling_layer.cpp，cudnn_sigmoid_layer.cu。

都替换成最新版的caffe里的相应的同名文件。

rbgirshick的py-faster-rcnn实现，因为其cudnn实现为旧版本的实现，所有出现了以上问题.

6.AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘text_format’ :

在文件./lib/fast_rcnn/train.py增加一行import google.protobuf.text_format 即可解决问题

7.TypeError: slice indices must be integers or None or have an index method:

这里还是因为numpy版本的原因，最好的解决办法还是换numpy版本（见problem2），但同样也有其他的解决办法。

修改 /home/lzx/py-faster-rcnn/lib/rpn/proposal_target_layer.py，转到123行：

for ind in inds:

cls = clss[ind]

start = 4 * cls

end = start + 4

bbox_targets[ind, start:end] = bbox_target_data[ind, 1:]

bbox_inside_weights[ind, start:end] = cfg.TRAIN.BBOX_INSIDE_WEIGHTS

return bbox_targets, bbox_inside_weights

这里的ind，start，end都是 numpy.int 类型，这种类型的数据不能作为索引，所以必须对其进行强制类型转换，转化结果如下：

for ind in inds:

ind = int(ind)

cls = clss[ind]

start = int(4 * cos)

end = int(start + 4)

bbox_targets[ind, start:end] = bbox_target_data[ind, 1:]

bbox_inside_weights[ind, start:end] = cfg.TRAIN.BBOX_INSIDE_WEIGHTS

return bbox_targets, bbox_inside_weights