运行Fast R-CNN的代码

最新推荐文章于 2025-07-13 11:42:59 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/taneijia/article/details/45972767
本文档详细记录了在Ubuntu 14.04上运行Fast R-CNN代码的步骤，包括基本硬件需求、系统信息、安装Opencv、Caffe以及Fast R-CNN框架。在资源有限的环境下，作者在CPU上成功运行了代码，并遇到了skimage.io和google.protobuf.internal模块导入错误，但最终解决问题并实现了对图像中车辆的识别。尽管仍存在一些代码理解上的困惑，但Fast R-CNN的表现令人满意。

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

运行Fast R-CNN的代码

标签（空格分隔）： vision

FR-CNN是Ross Girshick的新作，从文章来看FR-CNN比R-CNN和SPPNet都快很多。当然R-CNN和SPPNet也都是Girshick的作品，FR-CNN的正确率不仅超越Girshick自己的嫡出，也超过了DPM等其他方法。

FR-CNN正如文章所说的是一个简单，并且Elegant的框架。和那些Pipeline的模型相比，的确是优雅很多的。当然FR-CNN本身也可以看作是一个Pipeline，只不过这个Pipeline只有两个步骤，一是Pretrain的CNN，第二个是Region Pooling和Fully connected Network（FC）。

我认为优雅之处在于：

  • 文章采用了多目标的函数，所以把分类问题和Localization问题一起解决了。
  • 最终的目标函数可以用于Fine tune Pretrained CNN （当然也不是每一层都能Train）。这样看起来就是一个统一的框架了。

Contents

  1. Basic system information
  2. Basic Hardware info

Basic Hardware info

  1. For training smaller networks (CaffeNet, VGG_CNN_M_1024) a good GPU (e.g., Titan, K20, K40, …) with at least 3G of memory suffices
  2. For training with VGG16, you’ll need a K40 (~11G of memory)
    目前的G
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