fast rcnn中遇到的问题

碰到了out of memory的情况，可能有两方面原因：

1、别人在用GPU；

2、model太大，跑不起来。

如果是第一个原因，可以告知别人在跑程序时指定GPU，因为不指定的话默认占用所有的GPU。

如果是第二个原因，可以换一个小一点的model。比如，fast rcnn中有vgg16，caffenet，vgg_cnn_m_1024，如果vgg16遇到out of memory的情况，可以换成vgg_cnn_m_1024，用如下命令：

其中为了避免影响他人，用--gpu 1是指定使用的gpu id。

nvidia-smi查看GPU。

在训练fast rcnn时遇到找不到文件的问题

最后发现imageset和devkit路径写在factory.py里面，修改里面的imageset和devkit的路径就可以了。