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

本文详细记录了在Windows10环境下使用TensorFlow GPU版配置Faster R-CNN的过程,包括环境配置、数据集准备、模型训练以及遇到并解决的常见问题,如CUDA版本问题、Python版本错误和中文路径导致的bug等。

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

 

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


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:

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