配置faster_rcnn的坑

最新推荐文章于 2024-12-10 17:56:59 发布
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本文介绍了如何解决MEX.64找不到的问题，通常这与相关DLL未正确放置有关；同时强调了在编译时遵循原始版本的重要性，避免不同版本混用导致的问题；最后提到了LB.DLL文件需要在合适的编译环境中编译。

 1 找不到 MEX.64 可能是相关的DLL 没有复制到对应的文件夹 。


 2  编译的时候要尊重作者的原始版本，不同的CAFFE 版本不要混用 。


 3 .LB .DLL 文件要在VS2013 编译（或者说是同一个平台下编译的）。 



tf-faster-rcnn在cpu下运行demo、测试和训练自己的数据集
m0_38024766的博客
06-03 4630
1、环境配置 官方给出的Faster R-CNN的代码是caffe框架下的，我对caffe不是很了解，一直用的是tensorflow环境，所以去网上找了一下用tensorflow实现的Faster R-CNN。找到了一篇博客https://www.cnblogs.com/toone/p/8433581.html，作者使用的是一个github上Xinlei Chen的tensorflow版本的fa...
深度学习Caffe实战笔记（18）Windows平台 Faster-RCNN 环境配置
gybheroin的博客
05-17 4517
好久不写博客了，因为前一段时间博主身体抱恙，感触颇多。。。。。。都说windows平台做caffe和tensorflow坑多，博主没有太多优点，唯独的一个优点就是不服输，Windows平台虽然坑多，但是填坑也是蛮有意思的一件事情。另外，在Siamese网络训练自己的数据那个博客，经过高人点评，有些不太完善的地方，具体的信息请看那篇博客的一个长评论。劳动节的时候帮一个师妹配置caffe，她说要做RCN
resolvecomreference任务返回了false，但未记录错误，System.Windows.MessageBox.Show未引用
GanZzaz的博客
09-16 1万+
今天在打开其他项目文件后点击运行，出现resolvecomreference任务返回了false，但未记录错误这样的错误，导致无法运行。查找了下原因是某个dll文件的错误。
resolvecomreference任务返回了false,但未记录错误
weixin_46681279的博客
07-14 2921
IDE从VS2015升级到了VS2022，然后就报了这个错，百度搜了下，没有啥结果，后来发现，2015可以用的一个dll在2022不能用了，把不能用的dll移除即可。
VS CS0006
qq_59002533的博客
02-16 620
C# 报错 CS0006
微软接口的MATLAB 跑 FASTER RCNN 出现错误
LEXUSAPI
04-20 721
1 本质与那里 SMOOTH_LI_LOSS 的问题 ，版本之间的兼容问题，解决方法用作者的原版本重新编译  ； 我这里报错的 check  is weight bottem.size()==4这里的错误 。坑有点深 ，感谢李冲。
运行script_faster_rcnn_VOC2007_ZF.m出现的错误
qq_21557749的博客
11-20 1208
自己的电脑GPU是gtx1060，用cuda7.5和cuda9.0两个版本都跑通了自带的script_faster_rcnn_demo.m。但是 训练自己的样本过程  运行experiments/script_faster_rcnn_VOC2007_ZF.m  都出现如下错误：错误使用 caffe_ glog check error, please check log and clear me
caffe版本的faster-RCNN配置全过程(rgb大神的那一款)＋问题汇总和解决方法
zzyincsdn的博客
05-14 2902
caffe版本的faster-RCNN配置全过程写在前面的话软件配置配置过程1.github上下载代码2. py部分模块的加载3.对caffe部分进行make 写在前面的话 本文章主要是对在服务器上配置caffe版本的 faster-RCNN 的全过程以及问题总结，最后达到的目标是将代码中的tools/demo.py成功运行起来。总的来收非常痛苦，能碰到的坑几乎全给我碰上了。不过，兵来将挡水来土掩...
Faster-RCNN 训练自己数据集的坑记录
Suii_v5的博客
06-27 1万+
正所谓，跑通了的都一样，错误千万样。Faster-RCNN 训练自己数据集的坑记录
linux下安装python环境 + Faster-Rcnn环境配置
m0_62309595的博客
01-17 1169
跑faster-rcnn代码
faster-rcnn训练自己的数据集出错
xie123ccc的博客
05-14 646
fast_rcnn startup doneGPU 1: free memory 7050377625Use GPU 1Saving imdb to cache...doneLoading region proposals...doneWarrning: no windows proposal is loaded !roidb (voc_2007_trainval): 4/32Saving roi...
Faster_rcnn
LEXUSAPI
03-08 329
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------1 .000001.xml数据中记录主要用到的是文件中的目标位置 x1 y1 x2 y2 。-------------------------------...
C# .NET CORE 开发问题汇总
weixin_43560960的博客
12-10 897
引用了一个COM组件, 使用donet 命令时,提示不支持, 可以先将项目设置为x86以构建, 将COM引用添加到核心项目中，构建它，在obj\x86\Debug\net8.0-windows 文件夹中获得一个Interop.YourCom。删除COM引用，然后重新添加Interop，它将被放入程序集依赖项中，MSBuild将正常工作。
关于运行Faster Rcnn 训练出错
chunfeng0301的博客
01-07 2083
按照之前博文 的 Win10 + Matlab2017 + Cuda8.0 +Caffe +faster ，跑demo时没有错误，但是训练出现如下错误： Error using caffe_ glog check error, please check log and clear mex Error in caffe.get_solver (line 7) pSolver = caffe_('...
caffe_ glog check error, please check log and clear mex ；CURAND_STATUS_LAUNCH_FAILURE
LEXUSAPI
04-14 3028
1：主要是由于版本导致 7.5 用GTX080 肯定报错  2 ： 把cuda 7.5 升级成cuda 8.0 记得cuda 7.5 要卸载干净，1080的驱动最好重新装一个，比如最新的367.57
Visual studio编译时提示“GenerateResource”任务意外失败。
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这几天打开Visual Studio 2005编译项目时，发现总是提示以下错误：      错误 1“GenerateResource”任务意外失败。       System.FormatException: 索引(从零开始)必须大于或等于零，且小于参数列表的大小。     在 Microsoft.Build.Shared.ExceptionHandling.RethrowUnlessFi
create_simple_faster_rcnn爆红
最新发布
11-25
<think> 我们正在处理一个关于代码中`create_simple_faster_rcnn`函数出现爆红（即代码编辑器中标记为错误，通常指未定义或无法解析的符号）的问题。由于没有提供具体的代码上下文，我将基于常见原因提供解决方案。 常见原因及解决方案： 1. **未导入相关模块**：确保已经正确导入了定义`create_simple_faster_rcnn`的模块。 2. **函数名拼写错误**：检查函数名是否拼写正确（注意大小写和下划线）。 3. **依赖库未安装**：如果该函数来自某个第三方库，请确保已经安装了该库，并且版本正确。 4. **环境问题**：检查当前Python环境是否安装了所需的库，以及IDE是否使用了正确的解释器。 步骤： 1. 确认函数来源：通常`create_simple_faster_rcnn`可能来自一些目标检测库，比如`keras-frcnn`或`simple-faster-rcnn-pytorch`等。根据您使用的框架（PyTorch或TensorFlow/Keras），安装对应的库。 2. 安装库：例如，如果是基于PyTorch的一个实现，您可能需要安装对应的包。但请注意，这个函数名可能是一个自定义函数，因此需要查看您的代码库中是否有定义。 假设您使用的是公开的`simple-faster-rcnn-pytorch`库，您可以尝试以下步骤： ```bash pip install simple-faster-rcnn-pytorch ``` 然后在代码中导入： ```python from simple_faster_rcnn import create_simple_faster_rcnn ``` 如果这个库中没有这个函数，那么可能是您自己实现的，您需要检查您的代码文件中是否定义了该函数。 3. 如果函数是自定义的，请确保在调用之前已经定义了该函数，或者从定义它的模块中导入。 例如，在一个名为`model.py`的文件中定义了`create_simple_faster_rcnn`，那么您需要： ```python from model import create_simple_faster_rcnn ``` 4. 如果以上步骤都无效，请检查您的IDE（如PyCharm）是否正确地索引了项目。有时重启IDE或重新构建索引可以解决问题（在PyCharm中，选择File -> Invalidate Caches / Restart）。 5. 如果是在Jupyter Notebook中，请确保已经运行了包含函数定义的单元格。 如果问题仍然存在，请提供更多上下文信息，例如： - 代码片段（调用`create_simple_faster_rcnn`的部分以及导入部分） - 错误信息的具体内容 - 项目结构（特别是自定义函数的位置） 这样我们可以更准确地定位问题。 §§相关问题§§ 1. 如何正确安装和使用`simple-faster-rcnn-pytorch`库？ 2. 在PyCharm中如何解决未解析的引用错误？ 3. 如何自定义实现一个简单的Faster R-CNN模型？ </think> 针对代码中`create_simple_faster_rcnn`函数出现"爆红"（通常指IDE中标记为错误）的问题，以下是系统性的解决方案： ### 1. **检查函数来源与导入** - **确认函数定义位置**： ```python # 正确导入示例（根据实际库调整） from some_frcnn_module import create_simple_faster_rcnn # 或 from models.faster_rcnn import create_simple_faster_rcnn ``` - **常见来源库**： - `keras-frcnn`：需安装 `pip install keras-frcnn` - 自定义实现：检查项目内是否有 `faster_rcnn.py` 等文件 ### 2. **依赖库安装** ```bash # 安装可能相关的库 pip install keras tensorflow torch torchvision pip install keras-frcnn # 或指定版本 pip install keras-frcnn==0.1.0 ``` ### 3. **环境问题排查** - **虚拟环境**： ```bash python -m venv frcnn_env # 创建新环境 source frcnn_env/bin/activate # Linux/Mac frcnn_env\Scripts\activate # Windows pip install -r requirements.txt ``` - **版本冲突**： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 确认版本兼容性（推荐 TF>=2.4） ``` ### 4. **替代实现方案** 若函数不存在于当前环境，可手动实现基础版本： ```python import torch import torchvision def create_simple_faster_rcnn(num_classes): model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn( pretrained=True, num_classes=num_classes+1 # +1 for background ) return model # 调用示例 model = create_simple_faster_rcnn(num_classes=10) ``` ### 5. **IDE配置检查** - **PyCharm**：`File > Invalidate Caches / Restart` - **VSCode**：重载窗口（`Ctrl+Shift+P` > `Reload Window`） - 确保项目目录已标记为源代码根目录
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