fast rcnn的安装与使用

本文介绍如何在Ubuntu 14.04环境下安装并使用Fast R-CNN进行物体检测。主要内容包括:安装Caffe及编译配置、从GitHub下载Fast R-CNN源码、编译Python模块及Caffe、下载预训练模型、运行演示程序等步骤。

fast rcnn的安装与使用

大致来自于:
https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn
本文环境:ubuntu14.04
步骤如下:
1、确定你机器上安装有caffe,并且编译成功。安装过程可以参考博客中其他文章。
2、从githhub上下载程序:
可以使用:
# Make sure to clone with --recursive
git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn.git
3、更新:
git submodule update --init --recursive

4、编译cpython模块:
cd $FRCN_ROOT/lib
make
5、编译caffe和pycaffe
cd $FRCN_ROOT/caffe-fast-rcnn
# Now follow the Caffe installation instructions here:
#   http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

# If you're experienced with Caffe and have all of the requirements installed
# and your Makefile.config in place, then simply do:(这步将你自己的caffe中makeFile.config文件拷贝过来)
make -j8 && make pycaffe
6、下载作者编译好的模型:自己可以先不编译,你的硬件估计不够
cd $FRCN_ROOT
./data/scripts/fetch_fast_rcnn_models.sh
7、运行demo程序
 
  
cd $FRCN_ROOT
./tools/demo.py
若无cv2:
apt-get install python-opencv
若无easydict:
  sudo pip install  easydict
若显存不够,请在后面加--cpu
注:该程序中到proposals都存在mat中,若自己需要测试其他图像,需要先生存该文件,备选有:
  1. Selective Search: original matlab codepython wrapper
  2. EdgeBoxes: matlab code
  3. GOP and LPO: python code
  4. MCG: matlab code
  5. RIGOR: matlab code
最终结果展示:
在ubuntu下没有插件,图片无法上传.
Demo for data/demo/000004.jpg
Detection took 68.442s for 2888 object proposals
All car detections with p(car | box) >= 0.8
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Demo for data/demo/001551.jpg
Detection took 59.334s for 2057 object proposals
All sofa detections with p(sofa | box) >= 0.8
All tvmonitor detections with p(tvmonitor | box) >= 0.8
结果说明:在cpu下速度太慢,没有论文上那么快(毕竟人用到是k40,哈哈),demo中到效果相当不错。

### 如何安装配置 Faster R-CNN 环境及依赖 #### 使用 PyTorch 实现的 Faster R-CNN 安装指南 为了成功部署基于 PyTorch 的 Faster R-CNN 模型,需遵循特定的环境设置流程[^2]。 1. **创建虚拟环境** 推荐使用 `conda` 创建一个新的 Python 虚拟环境来隔离项目所需的包版本: ```bash conda create -n faster_rcnn python=3.8 conda activate faster_rcnn ``` 2. **安装基础库** 下载并安装必要的软件包,包括但不限于 NumPy, OpenCV 及其他常用工具: ```bash pip install numpy opencv-python matplotlib cython ``` 3. **获取源码** 从 GitHub 上克隆官方仓库至本地机器上: ```bash git clone https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch.git cd faster-rcnn.pytorch ``` 4. **编译 C++ 扩展模块** 修改部分底层实现细节以适应不同硬件条件下的最优性能表现。例如调整损失函数计算方式等[^4]: ```cpp // 编辑 test_smooth_L1_loss_layer.cpp 文件中的参数设定... ``` 5. **构建自定义操作符** 利用 Cython 将上述更改后的 CPP 文件转换成可被 Python 解释器调用的形式,并完成最终组装工作: ```bash make clean && make ``` 6. **验证安装成果** 运行测试样例确认整个框架能否正常运作无误: ```python from lib.model.faster_rcnn.resnet import resnet net = resnet(101) print(net) ``` 7. **准备数据集** 根据实际应用场景下载对应的数据集合(如 COCO 或 Pascal VOC),并将它们放置于指定路径下以便后续加载读取。 8. **训练模型** 设置好所有前置准备工作之后就可以着手开始正式训练过程了。具体命令取决于所选平台而定,在此仅提供一般性的指导建议。 对于 MATLAB 用户而言,则应参照专门针对该语言环境定制的操作手册执行相应步骤,比如通过运行 `startup.m` 来初始化全局变量和路径配置[^3];而对于那些倾向于采用原生 caffe 版本的人士来说,可能还需要额外关注某些特有的编译选项插件集成事项。
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