TF-Faster R-CNN使用笔记（1） tensorflow版Faster R-CNN安装和配置

最新推荐文章于 2024-10-25 12:43:44 发布

SauryGo

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本文详细介绍了如何在Ubuntu环境下安装配置基于TensorFlow的Faster R-CNN目标检测模型，包括依赖库安装、编译配置及常见问题解决。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

近期由于项目需要开始接触Faster R-CNN，由于一直使用tensorflow，所以也延续习惯继续使用TF版的Faster R-CNN

网络原理来自paper Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks by Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun.

这里主要记录安装配置过程和一些坑

配置:I7-xxxx(12核)，TITAN xp(12GB) *2，内存32GB

环境：ubuntu16.04，tensorflow1.4-gpu，python2.7

####################

在GitHub上找到了tf版的Faster R-CNN两个版本：

TFFRCNN：https://github.com/CharlesShang/TFFRCNN

Faster-RCNN_TF：https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF

两个版本都下下来跑了，但后者的DEMO结果很奇怪，可能是我的操作有问题。我在第一个TFFRCNN顺利跑通了。下面记录基于前者的安装配置过程。

0、关于安装配置cpu/gpu版本的tensorflow过程不再赘述。另外建议使用python包管理容器，我使用的是Anaconda，安装各种包（比如numpy、opencv等等）非常方便，具体方法请百度。

1、首先以你方便的方式把TFFRCNN克隆或下载到本地，并且安装好README.md中要求的必须包cython, python-opencv, easydict，如果你使用Anaconda，则使用：

conda install cython
conda install opencv

easydict需要使用pip安装：

pip install easydict

之后还缺什么的话就遇到什么安装什么。

2、接下来是，根据本机情况修改make.sh文件，此处要根据你的tensorflow和gcc版本修改，我把我的可用版贴出来，可以参考一下，具体怎么改网上资料很多：

#!/usr/bin/env bash
TF_INC=$(python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.sysconfig.get_include())')
CUDA_PATH=/usr/local/cuda/
CXXFLAGS='-D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED'
cd roi_pooling_layer
if [ -d "$CUDA_PATH" ]; then
	nvcc -std=c++11 -c -o roi_pooling_op.cu.o roi_pooling_op_gpu.cu.cc \
		-I $TF_INC -D GOOGLE_CUDA=1 -x cu -Xcompiler -fPIC $CXXFLAGS \
		-arch=sm_37

	g++ -std=c++11 -shared -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -o roi_pooling.so roi_pooling_op.cc \
		roi_pooling_op.cu.o -I $TF_INC  -D GOOGLE_CUDA=1 -fPIC $CXXFLAGS \
		-lcudart -L $CUDA_PATH/lib64
fi
cd ..

# add building psroi_pooling layer
cd psroi_pooling_layer
nvcc -std=c++11 -c -o psroi_pooling_op.cu.o psroi_pooling_op_gpu.cu.cc \
	-I $TF_INC -D GOOGLE_CUDA=1 -x cu -Xcompiler -fPIC $CXXFLAGS \
	-arch=sm_52

g++ -std=c++11 -shared -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -o psroi_pooling.so psroi_pooling_op.cc \
	psroi_pooling_op.cu.o -I $TF_INC  -D GOOGLE_CUDA=1 -fPIC -lcudart -L $CUDA_PATH/lib64

cd ..CUDA_PATH=/usr/local/cuda/
CXXFLAGS='-D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED'
cd roi_pooling_layer
if [ -d "$CUDA_PATH" ]; then
	nvcc -std=c++11 -c -o roi_pooling_op.cu.o roi_pooling_op_gpu.cu.cc \
		-I $TF_INC -D GOOGLE_CUDA=1 -x cu -Xcompiler -fPIC $CXXFLAGS \
		-arch=sm_37

	g++ -std=c++11 -shared -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -o roi_pooling.so roi_pooling_op.cc \
		roi_pooling_op.cu.o -I $TF_INC  -D GOOGLE_CUDA=1 -fPIC $CXXFLAGS \
		-lcudart -L $CUDA_PATH/lib64
fi
cd ..

# add building psroi_pooling layer
cd psroi_pooling_layer
nvcc -std=c++11 -c -o psroi_pooling_op.cu.o psroi_pooling_op_gpu.cu.cc \
	-I $TF_INC -D GOOGLE_CUDA=1 -x cu -Xcompiler -fPIC $CXXFLAGS \
	-arch=sm_52

g++ -std=c++11 -shared -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -o psroi_pooling.so psroi_pooling_op.cc \
	psroi_pooling_op.cu.o -I $TF_INC  -D GOOGLE_CUDA=1 -fPIC -lcudart -L $CUDA_PATH/lib64

cd ..

当在调试时候注意黑体部分，你可能需要自行加上他们，否则可能会出现诸如【error: roi_pooling_op.cu.o: 没有那个文件或目录】、【undefined symbol: _ZN10tensorflow7strings6StrCatB5cxx11ERKNS0_8AlphaNumES3_】这样的错误，是因为tensorflow版本升级造成的。

如果你能够在lib目录下成功运行sh make.sh，这时候就可以在lib目录下执行make命令在编译了。

之所以Faster R-CNN需要这个编译过程，是因为Faster R-CNN的网络结构中的roi pooling层的参数是动态根据每张图像调整的，Cython工具把python的解释性命令转化成C程序（扩展名为so,类似于win下的动态链接库），使得效率提高。

3、此时按照文档，我们可以测试demo.py了，但是按照文档的命令：

cd $FRCN_ROOT
python ./tools/demo.py --model model_path

可能会报这个错误： No module named lib.networks.factory

可以通过把demo.py移动到根目录来解决。

4、如果报类似于这样的错误：libcudart.so.9.1: cannot open shared object file: No such file or directory---

需要在执行demo.py前添加如下命令：

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

然后执行demo.py，注意需要下载已经训练好的网络来测试demo.py，官方文档提供了几个网络，但需要翻墙，这里分享一个上传了百度云的 VGGnet_fast_rcnn_iter_70000.ckpt

链接: https://pan.baidu.com/s/1eTcJjiU 密码: c4vq

下载后在根目录建立model文件夹，放进去，通过命令执行demo.py

python demo.py --model model/VGGnet_fast_rcnn_iter_150000.ckpt

5、如果你使用了第二个版本的代码，还可能会遇到如下问题：

No module named gpu_nms 可以通过注释相关代码解决，自行百度

undefined symbol: _ZN10tensorflow7strings6StrCatB5cxx11ERKNS0_8AlphaNumES3_ 也是tf版本改变带来的编译问题，通过修改make.sh解决。

6、我是在服务器上跑的程序，在demo.py最后的出图阶段会有问题，demo.py结尾做如下修改：

    im_names = glob.glob(os.path.join(cfg.DATA_DIR, 'demo', '*.png')) + \
               glob.glob(os.path.join(cfg.DATA_DIR, 'demo', '*.jpg'))

    for im_name in im_names:
        print '~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~'
        print 'Demo for {:s}'.format(im_name)
        demo(sess, net, im_name)
	plt.savefig(im_name)  #加上这句
   # plt.show()      注释掉这里

把结果图像保存下来，用你方便的方式查看。

最后，在配置过程中可能需要安装很多包，遇到就安装。不过有些import不成功的并不一定是什么包，还有可能是没有编译正确的文件，所以遇到不认识的包百度一下，因为它可能根本就不是包，多注意一下错误提示。