编译Faster R-CNN源码中的make.sh文件

最新推荐文章于 2023-01-06 13:51:38 发布
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本文详细介绍了在Ubuntu18.04环境下，使用pytorch0.4.1、python3.5、cuda10.1及cudnn7.6.5等组件，搭建Faster R-CNN深度学习模型的运行环境，并成功编译make.sh文件的过程。通过遵循步骤，读者可顺利在本地环境中复现Faster R-CNN模型。
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学习Faster R-CNN时在github上下载了一位前辈的代码，此代码需要编译一个make.sh文件才能正常运行，编译过程如下：

第一步：按照代码说明中的要求，配置好运行环境

Ubantu18.04+pytorch0.4.1+python3.5+cuda10.1+cudnn7.6.5，其中cuda可以是其它可行版本。

第二步：编译make.sh文件

在上述的虚拟环境中，编译faster_rcnn文件夹里的make.sh文件，如下图所示：

编译完成后，在/faster_rcnn/nms/_ext/nms与/faster_rcnn/roi_pooling/_ext/roi_pooling文件夹下分别生成一个文件，此时程序即可正常运行。

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