Fast-rcnn 训练(1)-安装

本文详细介绍Fast-RCNN的安装流程,包括依赖包、CUDA驱动、环境变量配置、Python库、OpenCV安装及fast-rcnn项目获取等关键步骤。

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

安装fast-rcnn前需要装一堆配置文件和驱动,基本上照着以下步骤,在控制台执行一遍即可。

1.依赖包

sudo apt-get install build-essential  # basic requirement  
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler #required by caffe 
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev  

2.安装cuda 7.5

cuda显卡驱动是必须要安装的,不然检测和训练的速度都会非常慢
下载地址是:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
002
根据你的系统,下载相应的cuda驱动

dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb
apt-get update
apt-get install -y cuda
reboot  //重启电脑

3.设置环境变量

在/etc/profile中添加CUDA环境变量
sudo gedit /etc/profile
添加以下两句话

    PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH  
    export PATH  

保存后, 执行下列命令, 使环境变量立即生效

    source /etc/profile  

同时需要添加lib库路径: 在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件 cuda.conf, 内容如下

/usr/local/cuda/lib64  

保存后,执行下列命令使之立刻生效

ldconfig  

4.安装CUDA SAMPLE

进入/usr/local/cuda/samples, 执行下列命令来build samples

 make all -j4 

整个过程大概10分钟左右, 全部编译完成后, 进入 samples/bin/x86_64/linux/release, 运行deviceQuery

./deviceQuery  

如果出现显卡信息, 则驱动及显卡安装成功

5.Python库的安装

export CPLUS_INClUDE_PATH=$CPLUS_INCLUDE_PATH:/usr/include/python2.7
export C_INCLUDE_PATH=$C_INCLUDE_PATH:/usr/include/python2.7

apt-get -y install python-numpy
apt-get -y install python-setuptools
easy_install easydict
easy_install leveldb
easy_install snappy
easy_install lmdb
easy_install glog
apt-get -y install python-pip
apt-get install cython
apt-get -y install python-skimage
apt-get -y install python-protobuf

6.安装opencv

https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV

$ cd Ubuntu
$ chmod +x * 
$ ./opencv_latest.sh

7.fast-rcnn的获取

这是作者在github上的fast-rcnn的主页https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn
里面描述了具体的安装步骤。
1.克隆这个项目

git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn.git

首先直接将整个项目克隆下来。
如果报错找不到git命令,就先安装git

2.Build the Cython modules

cd $FRCN_ROOT/lib
make

这里的$FRCN_ROOT目录就是指代你的fast rcnn的目录
3.Build Caffe and pycaffe

cd $FRCN_ROOT/caffe-fast-rcnn
# 这里要注意一个地方,就是要提前修改makefile.config文件
# WITH_PYTHON_LAYER := 1
# 文件中找到这一行,把这一行前面的注释符号取消,然后再编译
make -j8 && make pycaffe
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值