Faster RCNN CPU安装记录

最新推荐文章于 2025-05-27 16:51:06 发布

SueLYS

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Suii_v5/article/details/73550270

本文记录了在没有GPU的情况下安装Faster R-CNN的过程，包括解决cython编译错误、设置CPU_ONLY以及处理下载模型时的超时问题。通过修改setup.py和Makefile.config文件，成功完成了caffe和opencv的配置。尽管在运行demo.py时遇到了matplotlib缺失的错误，但通过安装matplotlib后，最终在CPU模式下成功运行了Faster R-CNN的演示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考博客：Faster-RCNN+ZF用自己的数据集训练模型（Python版本）

目前执行了2中的(1)(2)，由于在make时遇到了错误（无GPU的原因），搜索了下面的博客进行安装

参考博客：Faster R-CNN算法的Caffe实现

遇到的问题与相关不同：

1、cython编译出错

python setup.py build_ext --inplace
Traceback (most recent call last):
  File "setup.py", line 56, in <module>
    CUDA = locate_cuda()
  File "setup.py", line 44, in locate_cuda
    raise EnvironmentError('The nvcc binary could not be '
EnvironmentError: The nvcc binary could not be located in your $PATH. Either add it to your path, or set $CUDAHOME
Makefile:2: recipe for target 'all' failed
make: *** [all] Error 1

解决方案：

1）注释掉setup.py中的CUDA = locate_cuda()

报错：

python setup.py build_ext --inplace
Traceback (most recent call last):
  File "setup.py", line 125, in <module>
    library_dirs=[CUDA['lib64']],
NameError: name 'CUDA' is not defined
Makefile:2: recipe for target 'all' failed
make: *** [all] Error 1

2）寻找setup中所有与gpu有关的代码注释掉

#    Extension('nms.gpu_nms',
#        ['nms/nms_kernel.cu', 'nms/gpu_nms.pyx'],
#        library_dirs=[CUDA['lib64']],
#        libraries=['cudart'],
#        language='c++',
#        runtime_library_dirs=[CUDA['lib64']],
#        # this syntax is specific to this build system
#        # we're only going to use certain compiler args with nvcc and not with
#        # gcc the implementation of this trick is in customize_compiler()