Windows +TensorFlow运行Faster-RCNN环境搭建

最新推荐文章于 2025-06-09 16:14:32 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： tensorflow Faster-RCNN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29370449/article/details/93054089
本文详细介绍了如何在Windows上利用Anaconda创建Python3.5环境，并安装TensorFlow CPU版，搭建Faster-RCNN的运行环境。通过创建虚拟环境、安装依赖库，解决可能出现的vcvarsall.bat错误，确保所有模块安装齐全，最终成功运行Faster-RCNN代码。

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

版权声明：本文为博主原创文章，未经允许，不得转载。https://mp.youkuaiyun.com/mdeditor/93054089
本人平时是远程访问实验室的GPU进行模型训练，但是最近想在编译器环境下进行代码优化，所以决定在本机windows环境下搭建Faster-RCNN的运行环境。

本文所选择的Windows环境下Faster-RCNN版本代码为
https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5

该版本需要Python 3.5支持，在这里建议大家使用Anaconda，避免出现和原本电脑Python版本冲突等问题。

1 安装anaconda

anaconda下载地址：https://repo.continuum.io/archive/
选择支持Python3.5且与自己电脑系统匹配的anaconda版本。
本机为windows环境，64位系统，选择版本如下：
在这里插入图片描述
安装完成后，将anaconda的安装路径添加到环境变量，然后在cmd中输入

conda -V

能够显示anaconda的版本信息则说明安装成功。

anaconda3 默认的python版本是python3.6，而我需要的是python3.5，因此，打开<

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windows下运行Faster R CNN算法（CPU、GPU）
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07-01 3675
windows上运行Faster R CNN算法（CPU、GPU） 需要使用faster r-cnn训练自己的数据集，能够配置运行作者给出的代码是首要的，苦于没有ubuntu环境，所以在github中找到了一篇能够在Windows上运行的源码。下面来记录一下相关步骤，也方便初学的同学避坑。我运行的环境是win7+python3.7 第一步 首先在github中下载源码，网址https://gith...
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zhangzm0128
05-11 8293
一、前期环境以及准备 1、安装python 在caffe中，python2和python3的接口都有。但frcnn中只能支持python2.7，所以千万不要装成python3。为了方便，不用自己去pip一大堆库，我建议安装anaconda2，里面已经安装了很多第三方的库。 另附python，Windows的第三方库 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pyt
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win10+anaconda+tensorflow+faster-rcnn前言anaconda安装anaconda配置虚拟环境安装cudacudnn安装cudn安装cudnn安装vs2015 前言 前几个月刚开学，导师要求跑通faster-rcnn，当时一脸懵逼什么也不懂，于是开启了为期一个月的环境配置之旅，个中心塞就不说了，趟过了很多坑，当时没想着记录下来现在换了个电脑要重新配置环境，就顺着写一...
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今天一天将tensorflow下的faster rcnn实现了，运行demo.py并得到成果，从安装到运行。所以记录一下，我用的GPU工作站，GTX1080ti，内存11G。基础的CUDA配置这里就不详述了。由于是实验室的GPU，所以，在自己的目录下用Anaconda2创建自己的环境，其中Anaconda的配置详见上一篇文档。  其中tensorflow-gpu的版本1.3.0   其中git
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weixin_39970417的博客
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基于tensorflow搭建Faster R-CNN实现目标检测任务 有代码 有数据 可直接运行。--数据
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win10+python3.6+tensorflow-gpu+FasterRCNN环境搭建及运行
小白
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Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master
12-04
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1. **搭建框架**: 文档中提到的是使用TensorFlow框架搭建Faster-RCNN，意味着用户可以利用TensorFlow提供的丰富API来构建和训练目标检测模型。 2. **测试与部署**: 经过测试表明，该模型可以在本地机器上顺利运行，...
tensorflow版本Faster R-CNN环境搭建和运行（代码、数据、模型齐全）
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03-09 2011
最近在做物体检测，想在自己电脑上跑一下Faster RCNN，从搭建环境到改代码再到出结果，过程真的踩过太多太多的坑了，要哭惹~~~ 看多了Error，都快忘记Successful长啥样了…还好我没放弃，今天终于跑通了，从网上找了几张图片demo了一下。 下面从头到尾顺一下过程，致敬这些天才过的坑。 1、环境搭建 首先说一下Faster rcnn有cpu和gpu两种版本，如果你没有gpu服务器或者...
windows下c++版faster -rcnn
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windows下c++版faster -rcnn
faster R-CNN windows程序
07-13
代码及示例图片过大，总共2.7G。文档中为代码等下载地址和代码说明。主要实现在windows系统下利用tensorflow来实现faster r-cnn，还包括VOC数据集，编译等前期工作已完成，程序下载按说明中步骤操作即可运行。也可识别其他图片，环境：python3.5，TensorFlow，Windows
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08-15
基于TensorFlow的Faster R-CNN源码 目录结构 ----data ----experiments ----faster_rcnn ----libs
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# 工程内容 这个程序是基于tensorflow的tflearn库实现部分RCNN功能。 # 开发环境 windows10 + python3.5 + tensorflow1.2 + tflearn + cv2 + scikit-learn # 数据集 采用17flowers据集, 官网下载：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/ # 程序说明 1、setup.py---初始化路径 2、config.py---配置 3、tools.py---进度条和显示带框图像工具 4、train_alexnet.py---大数据集预训练Alexnet网络，140个epoch左右，bitch_size为64 5、preprocessing_RCNN.py---图像的处理（选择性搜索、数据存取等） 6、selectivesearch.py---选择性搜索源码 7、fine_tune_RCNN.py---小数据集微调Alexnet 8、RCNN_output.py---训练SVM并测试RCNN（测试的时候测试图片选择第7、16类中没有参与训练的，单朵的花效果好，因为训练用的都是单朵的） # 文件说明 1、train_list.txt---预训练数据，数据在17flowers文件夹中 2、fine_tune_list.txt---微调数据2flowers文件夹中 3、1.png---直接用选择性搜索的区域划分 4、2.png---通过RCNN后的区域划分 # 程序问题 1、由于数据集小的原因，在微调时候并没有像论文一样按一个bitch32个正样本，128个负样本输入，感觉正样本过少； 2、还没有懂最后是怎么给区域打分的，所有非极大值抑制集合canny算子没有进行，待续； 3、对选择的区域是直接进行缩放的； 4、由于数据集合论文采用不一样，但是微调和训练SVM时采用的IOU阈值一样，有待调参。
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用Tensorflow2.0实现Faster-RCNN的详细代码解析
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在这篇文章中，我们将使用 Tensorflow2.0 实现 Faster-RCNN 并对相关代码进行解释说明。
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