Faster R-CNN Tensorflow+python 3.5 在Windows10环境下配置实现

 

实验需要利用Faster RCNN来训练自己的数据集，于是小白决定先利用网上现有的数据先来跑通网络，了解程序的流程。

配置实验环境时踩坑较多，所以写下来记录一下。

源码地址及操作步骤：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5

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基础环境配置：

1. 安装TensorFlow的GPU版本，具体安装步骤可以参照这里。
2. 安装一些必要的库：cython，easydict，python-opencv，库的安装可以直接用pip 命令，当然这里的安装位置要在你自己建的的TensorFlow-gpu环境中。
3. 在命令行中 cd 一下进入源码中所给的 /data/coco/PythonAPI文件夹下，运行编译提供的 setup.py
4. 强调一下，最好按照源码给的参考装python 3.5。偷懒不想换原来装的其他版本会出会问题的，我就是，结果被一个bug坑了好久，具体出了什么问题，后面再说。

>> cd Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master/data/coco/PythonAPI

>> python setup.py build_ext --inplace

>> python setup.py build_ext install

数据集及模型预训练权重下载 ：

数据集我用的是voc2007，可以在这里下载：