faster rcnn windows配置过程

最新推荐文章于 2023-11-10 15:06:09 发布

nathan%1

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CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nathan1025/article/details/82751740

本文档提供Faster R-CNN环境搭建步骤及解决方案，涵盖AttributeError、KeyError等错误处理，缺少文件“stdbool.h”的解决办法，以及安装依赖模块的方法。同时介绍如何添加定制层到Caffe框架并完成编译。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

https://blog.youkuaiyun.com/u010548772/article/details/79071524

问题1.AttributeError: ‘ProposalLayer’ object has no attribute ‘param_str_’

param_str_为param_str

问题2：KeyError: ‘1’

cfg_key = ‘TEST’#str(self.phase)

问题3：faster rcnn 无法打开包括文件:“stdbool.h”

https://bbs.youkuaiyun.com/topics/392191281

         .\Anaconda2\Lib\distutils\msvc9compiler.py
         Locate to line 304: VERSION = get_build_version()
         replace it with : VERSION = 14.0

注：Install VCForPython27.msi 的方法是无效的，这个问题产生的原因就是因为找不到编译器

SET VS90COMNTOOLS=%VS140COMNTOOLS%也是无效的

https://blog.youkuaiyun.com/yi452873250/article/details/73848640 这个网址内容比较多

https://blog.youkuaiyun.com/zhangzm0128/article/details/71698880

问题4： no module named

pip install cython
pip install easydict
pip install pyyaml
pip install python-opencv

问题5：_caffe错误

1）添加层和文件

打开py-faster-rcnn\caffe-fast-rcnn\src\caffe\layers文件夹，找到4个文件分别为

然后copy到你新的caffe的对应文件夹caffe\src\caffe\layers里。

接着我们添加头文件，打开py-faster-rcnn\caffe-fast-rcnn\include\caffe，把fast_rcnn_layers.hpp这文件copy到caffe的对应文件夹下caffe\include\caffe。

2）配置2个新层

打开你的caffe\src\caffe\proto下的caffe.proto，进行编辑。

在407行左右

往原来的文件里添加新的层的配置信息

optional ROIPoolingParameter roi_pooling_param = 8266711;
optional SmoothL1LossParameter smooth_l1_loss_param = 8266712;
message ROIPoolingParameter {
// Pad, kernel size, and stride are all given as a single value for equal
// dimensions in height and width or as Y, X pairs.
optional uint32 pooled_h = 1 [default = 0]; // The pooled output height
optional uint32 pooled_w = 2 [default = 0]; // The pooled output width
// Multiplicative spatial scale factor to translate ROI coords from their
// input scale to the scale used when pooling
optional float spatial_scale = 3 [default = 1];
}
message SmoothL1LossParameter {
// SmoothL1Loss(x) =
// 0.5 * (sigma * x) ** 2 -- if x < 1.0 / sigma / sigma
// |x| - 0.5 / sigma / sigma -- otherwise
optional float sigma = 1 [default = 1];
}