【faster-rcnn】tf-faster-rcnn实验

本文提供了一个详细的TF Faster R-CNN项目安装步骤介绍。包括代码克隆、配置GPU架构、构建Cython模块及安装Python COCO API等内容。此外还提供了下载VOC数据集的方法。

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

代码地址:

https://github.com.cnpmjs.org/endernewton/tf-faster-rcnn

  1. 下载代码
git clone https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn.git
  1. 在安装脚本中更新你的-arch以匹配你的GPU(Update your -arch in setup script to match your GPU)

|GPU model| Architecture |
|-GTX 960m-|-sm_50-|
| GTX 1080 (Ti) | sm_61 |

在lib/set.py 搜索 gpu_nms
在这里插入图片描述

  1. 构建Cython模块(Build the Cython modules)
    进入lib文件夹,执行 makeclean make 命令

  2. 安装Python COCO API。代码需要API来访问COCO数据集。(Install the Python COCO API. The code requires the API to access COCO dataset.)

  3. 下载VOC数据

https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#beyond-the-demo-installation-for-training-and-testing-models
在这里插入图片描述
选中它就可以下载
在这里插入图片描述

在 macOS 上安装 nginx 的第三方模块可以使用 Homebrew 包管理器来简化过程。以下是安装第三方模块的步骤: 1. 首先,确保您已经安装了 Homebrew。如果您还没有安装,可以在终端中运行以下命令来安装 Homebrew: ``` /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" ``` 2. 安装 nginx。在终端中运行以下命令来使用 Homebrew 安装 nginx: ``` brew install nginx ``` 3. 找到您想要安装的第三方 nginx 模块。您可以通过在搜索引擎上搜索或访问模块的官方网站来找到合适的模块。 4. 下载并解压第三方模块的源代码。将源代码解压到一个您可以方便访问的位置。 5. 进入解压后的模块源代码目录,并使用 `./configure` 命令配置编译选项。在这个命令中,您可以通过添加 `--add-dynamic-module=/path/to/module` 来指定要安装的模块。例如: ``` ./configure --add-dynamic-module=/path/to/module ``` 请将 `/path/to/module` 替换为您要安装的模块的实际路径。 6. 完成配置后,运行 `make` 命令编译 nginx。 7. 编译完成后,在终端中运行以下命令将编译好的模块复制到 nginx 的模块目录: ``` cp objs/*.so /usr/local/Cellar/nginx/{version}/libexec/modules/ ``` 请将 `{version}` 替换为您当前安装的 nginx 版本号。 8. 在终端中运行以下命令启动 nginx: ``` brew services start nginx ``` 现在,您已经成功安装了第三方模块,并且可以在 nginx 的配置文件中启用和配置它们。 请注意,安装第三方模块可能需要一些编译工具和依赖项。如果出现任何错误或依赖项缺失,您可能需要安装相应的工具和库。
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