faster-rcnn中仅适用CPU模式的经验

本文介绍了在运行faster-rcnn时遇到的四个CPU模式相关问题,包括不能使用GPU、keyError、文件未找到错误和未实现的损失层,并分别提供了详细的解决方案,如修改prototxt文件、检查标签、设置文件绝对路径和参考相关博客解决缺失的实现。

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

1、Cannot use GPU in CPU-only Caffe: check mode.

解决方案:

①在py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/examples/mnist/lenet_solver.prototxt中,将slover-mode:GPU改为CPU

②对train_faster_rcnn_alt_opt.py进行修改

参考:https://blog.youkuaiyun.com/wjx2012yt/article/details/52197698

2、keyError:‘你的标签’

解决方案:

py-faster-rcnn/lib/datasets/pascal_voc.py中漏掉了标签

3、Check failed: fd != -1 (-1 vs. -1) File not found: home/rico/py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/fas

解决方案:

把py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt下的4个stage1_fast_rcnn_solver30k40k类的文件设置绝对路径

4、smooth_L1_loss_layer Not Implemented Yet

解决方案:

参考:https://blog.youkuaiyun.com/tingyue_/article/details/53432071#reply

评论 1
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