Windows下编译fast rcnn

最新推荐文章于 2022-01-09 18:05:23 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： rcnn caffe python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/happynear/article/details/46822109
本文档详细介绍了如何在Windows系统下编译Fast R-CNN，包括准备caffe-windows，下载fast-rcnn代码及模型文件，安装protobuf的python接口，编译必要的依赖，并最终运行demo。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

faster rcnn 已经推出，建议大家使用速度更快的faster rcnn：
https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn

一、准备

  1. caffe-windows：https://github.com/happynear/caffe-windows。如果你的caffe-windows版本是2015/07/09之前下载的，请重新下载并重新编译。重新编译时请首先编译python接口，因为马上就要用到。主程序和matlab接口可以有空的时候再编译。

  2. fast r-cnn：https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn。

  3. 下载fast r-cnn所需的模型文件。原始文件都在伯克利大学的服务器上，为了不给伯克利服务器增加负担，我把文件都上传到百度云上了[doge]：http://pan.baidu.com/s/1kTzQYgR。下载完成后，请将3个文件夹放置在fast_rcnn_root/data中。

  4. 按照这篇博客的说明安装protobuf的python接口。

  5. 打开cmd，输入pip install cython 和 pip install easydict来安装cython和easydict，如果你使用的是Anacon

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Windows +TensorFlow运行Faster-RCNN环境搭建
qq_29370449的博客
06-20 3068
本人平时是远程访问实验室的GPU进行模型训练，但是最近想在编译器环境下进行代码优化，所以决定在本机windows环境下搭建Faster-RCNN的运行环境。 本文所选择的Windows环境下Faster-RCNN版本代码为 https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5 该版本需要Python 3.5支持，在这里建议大家使用A...
在Windows系统下，用faster-RCNN进行模型训练
Angela_qin的博客
03-05 4836
一、图片标注程序1:（实用性不高）下载地址：http://download.csdn.net/download/sinat_30071459/9573982参考网址：http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50723212使用方法:代码已经封装成DLL，你只需要打开项目，将图像路径修改成你的即可。（我用的VS为2013）。生成的txt...
windows下编译Fast RCNN实现物体识别
我的代码管家---houwenbin的专栏
09-10 3717
参考：http://blog.csdn.net/happynear/article/details/46822109 faster rcnn 已经推出，建议大家使用速度更快的faster rcnn：  https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn 一、准备 1. caffe-windows：https://github.com/happynear
Windows 下（VS2013）编译 Caffe Fast RCNN （CPU Only）
light169的专栏
01-23 4956
本来想用VS2015编译，结果发现太多问题，加之前期不熟练，走了很多弯路，最后还是重新安装了VS2013（与VS2105并存）然后进行编译才通过。写下了提供给和我一样在走弯路的人。 一、准备工作 1、caffe fast rcnn 最原始版本rbgirshick/caffe-fast-rcnn，没有提供windows版本。国内的happynear做的windows版本，很多人用了（ Win7（
Windows 实现 Faster R-CNN 编译
weixin_43318717的博客
01-03 1400
系统：win10家庭版 显卡：GTX1660Ti 驱动版本：441.22 cuda版本：10.2.89 cudnn版本：7.6.5.32 tensorflow-gpu版本：1.13.1 opencv-python版本：3.4.2 cython easydict matplotlib scipy Pillow 1.安装cuda、cudnn 参考：https://blog.csdn.net/u013...
windows下编译py-faster-rcnn
foreverx2mr的博客
07-12 2004
windows下使用python-faster-rcnn，需要在官方版本上做一些修改。 主要是lib文件夹下的代码编译，需要修改一些代码。 具体参考： https://github.com/MrGF/py-faster-rcnn-windows 如有问题，欢迎留言~
编译py-faster-rcnn全过程
生如蚁，美如神
10-19 4442
编译py-faster-rcnn，花费了好几天，中间遇到好多问题，今天终于成功编译。下面详述我的整个编译过程。 【注记：】其实下面的依赖库可以安装在统一的一个本地目录下，相关安装指南，可以参考《深度学习：21天实战caffe》的第5天那一章。 （这也是我后来才知道的。） 部分软件见百度云盘：链接: https://pan.baidu.com/s/1i4DNpU9 密码: shgt
windows下c++版faster -rcnn
11-24
Faster R-CNN（快速区域卷积神经网络）是一种在计算机视觉领域广泛应用的目标检测..."fasterrcnn_vs2013_beta"项目为开发者提供了一个起点，通过理解和修改该项目，可以在Windows环境下进行自定义目标检测应用的开发。
windows版本fasterRcnn编译好的python代码部分
12-29
从py-faster-rcnn修改，在windows下添加了需要的fast RCNN层，已经生成pycaffe，供python版本的faster RCNN调用。仅实现了cpu版本。安装了python3，以及依赖包，下载caffemodel就可以运行。
windows版本fasterRcnn编译好的python代码部分-GPU
01-04
从py-faster-rcnn修改，在windows下添加了需要的fast RCNN层，已经生成pycaffe，供python版本的faster RCNN调用。这里增加了gpu版本。安装了python3，以及依赖包，下载caffemodel就可以运行。 cpu版本 ...
win10上成功运行faster-rcnn.pytorch-1.0
qq_39542170的博客
08-19 6827
血泪踩坑史环境配置1 CUDA2 虚拟环境3 安装pytorch4 安装依赖包5 编译CUDA依赖环境训练自己的数据集1 试跑公共数据集2 准备自己的数据集3 网络参数修改4 命令行运行 环境配置 win10 + Anaconda3 + python3.6 + cuda10.1 update2 + pytorch1.4 源码：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0 遇到报错时可参考其他贴子： 安装faster-rcnn p
caffe-fast-rcnn_RCNN_caffe_fastrcnn_
10-03
fast rcnn可以在CPU上运行的caffe框架
FastRTPS-安装手顺
liu-yonggang的专栏
01-09 1365
1 基本要求 1.1 Boost 库和头文件 eProsima Fast RTPS 需要 Boost 发行版，因此用户必须安装 1.57 版。 按照 boost 发行版中包含的说明进行安装。 Windows 安装程序已经为必要的 boost 库提供了 boost 二进制文件。不过，某些测试可能需要用户编译 boost 头文件。 1.2 Windows 7 32 位和 64 位 1.2.1 Visual C++ 2010 或 2013 可再发行包安装。 eProsima Fast RTPS 需要 Visual
无人驾驶笔记系列（四）：Fast-RTPS初体验
Lo_Bamboo的博客
04-02 3754
无人驾驶笔记系列（四）：Fast-RTPS初体验 背景介绍 ROS1在节点启动前，必须通过roscore启动一个master节点，通过master管理节点之间的通信。这样master节点如果出现问题，其他节点之间的通信也会出现问题。同时，通讯的实时性也不是很好。因此，ROS2和apollo框架都用上了DDS通讯。 关于什么是DDS，英文全称（Data Distribution Service fo...
caffe-faster-rcnn环境配置
PADS123的专栏
05-16 529
确保安装库的版本protobuf==2.6.1 sudo pip install protobuf==2.6.1numpy==1.110 sudo pip install -U numpy==1.11.0### Installation (sufficient for the demo)1. Clone the Faster R-CNN repository  ```Shell  # Make s...
Fast RCNN的训练与测试
葉的博客
03-12 5159
1.准备工作1.1软件准备首先，需要安装Caffe和pycaffe。caffe原作者网页：//caffe.berkeleyvision.org/installation.html注意：必须在Makefile.config配置文件中打开Python层支持。# In your Makefile.config, make sure to have this lineuncomm...
CNN结构：Windows使用FasterRCNN-C++版本
alppkk4545的博客
11-28 402
参考文章：Windows下VS2013 C++编译测试faster-rcnn。 本文与作者的所写方法有些许不同，欲速则不达，没有按照作者的推荐方法，绕了个弯弯。 Windows版本纯C++版本的FasterRCNN比较难找,且懒得翻译Matlab版本代码，暂时可用的是这个项目：Windows下V...
基于Tensorflow的Fasterrcnn在windons下的python运行
soft76ers的博客
06-04 456
我最近刚刚跑出demo来，配置过程心酸无比，有问题可以加我qq949773083，我会尽力帮你解决，我也是小白，我只是可以把我之前的问题解决方法告诉大家。...
windows下faster rcnn复现
最新发布
01-07
### 实现 Faster R-CNN 模型于 Windows 平台 #### 推荐项目与环境搭建 对于希望在 Windows 环境下实现 Faster R-CNN 的开发者而言，存在特定针对此操作系统的解决方案。一个被推荐的项目是 `py-faster-rcnn-windows`，该项目提供了适用于 Windows 用户的 Faster R-CNN 实现方法[^1]。 为了简化安装流程并确保兼容性，建议采用 Python 版本的 TensorFlow 来构建 Faster R-CNN 模型。GitHub 上由 dBeker 提供的一个仓库包含了完整的代码库和支持文档，能够帮助开发人员快速启动项目[^2]： ```bash git clone https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-r requirements.txt ``` #### 配置与初始化 完成上述步骤之后，下一步涉及配置文件调整及必要的依赖项安装。如果使用的是 MATLAB，则可以通过执行如下命令来准备环境和下载预训练模型[^3]: ```matlab faster_rcnn_build; startup; ``` 这些指令会自动处理编译过程中的细节，并准备好用于后续实验的基础设置。 #### 训练与评估 Faster R-CNN 是一种两阶段的目标检测框架，在 GPU 加速的支持下可以达到每秒五帧的速度（含区域提议）。该架构继承自 Fast R-CNN，通过引入 Region Proposal Network (RPN) 和共享卷积特征图的方式提高了效率和精度[^4]。 当涉及到具体实施时，通常的做法是在已有的大型数据集上预先训练好的权重基础上继续训练自己的定制化模型。这不仅加快了收敛速度还提升了最终性能表现。在此过程中，保持基础卷积层不变而仅更新顶层分类器部分是一个常见策略；同时让 RPN 与 Fast R-CNN 共享相同的底层表示有助于减少计算成本并增强泛化能力[^5]。
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