Faster-RCNN：跑demo

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Win7操作系统下，依次安装：
安装vs2013；
安装Matlab；
安装CUDA；
    上面的安装顺序最好不要乱，否则可能出现Matlab找不到vs的情况，在Matlab命令行窗口输入：mbuild -setup，如果出现：
  
  
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说明Matlab可以找到vs2013。
注意：CUDA应在安装vs2013后再安装。

准备工作：下载下面三个程序包
（1）https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn克隆任少卿的代码

（2）下载caffe_mex文件，它也是shao大神提供的
http://pan.baidu.com/s/1i3m0i0H

注解：最好情况是自己编译——http://www.cnblogs.com/maitre-zhao/p/6689953.html

（3）下载faster_rcnn_final_model.zip文件
注解：faster_rcnn_final_model.zip文件中包含的内容是——output文件夹下的模型和测试文件

下载完成的程序包见下图：

将上面的三个程序包解压后，进行下面的编译及测试工作。

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编译及测试
准备工作：
运行faster_rcnn-master\faster_rcnn-master\fetch_data\文件下的fetch_caffe_mex_windows_vs2013_cuda65.m程序
注1：该程序的目的是先下载并解压caffe_mex.zip文件；再将caffe_mex文件中的external\caffe文件覆盖原本的空的external\caffe文件。
注2：但是程序往往会下载失败，如果下载失败，就手动的进行下载（下载链接：http://pan.baidu.com/s/1i3m0i0H），下载完成解压缩后，将external文件拷贝过去覆盖原来的external文件，结果如下图所示：

测试过程：
（1）运行faster_rcnn-master\faster_rcnn_build.m
注意：在运行后，程序报错！如下图所示：

解决方案
打开faster_rcnn-master\faster_rcnn-master\functions\nms\nvmex.m文件，修改Host_Compiler_Location变量的值为自己VS2013的安装位置下的\VC\bin\x86_amd64。

修改完保存，并重新编译运行faster_rcnn_build.m，此时成功，结果下图所示：

（2）运行faster_rcnn-master\faster_rcnn-master文件下的startup.m。

运行matlab的结果：

运行结果：产生几个新的文件

（3）运行faster_rcnn-master\faster_rcnn-master\fetch_data下的fetch_faster_rcnn_final_model.m 下载训练好的模型
（下载失败的话，可以用百度云下载：https://pan.baidu.com/s/1hsFKmeK ）
下载完成解压后，将faster_rcnn_final_model文件下的output文件夹和图片拷贝到faster_rcnn-master\faster_rcnn-master\文件下。
（4）修改faster_rcnn-master\experiments\script_faster_rcnn_demo.m的model_dir为你下载的模型，然后运行。

因为GPU内存太小，我们选择在GPU情况下跑第二个模型，代码修改见下：
【case1：GPU版本跑Demo】
%% -------------------- INIT_MODEL --------------------
% model_dir                   = fullfile(pwd, 'output', 'faster_rcnn_final', 'faster_rcnn_VOC0712_vgg_16layers'); %% VGG-16
model_dir                   = fullfile(pwd, 'output', 'faster_rcnn_final', 'faster_rcnn_VOC0712_ZF'); %% ZF

直接跑Demo可能会出现找不到路径的错误，此时，我们在重新启动startup.m重置当前路径，在切换到script_faster_rcnn_demo.m重新跑即可。
  
  
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【case2：CPU版本跑Demo】

%% -------------------- CONFIG --------------------
opts.caffe_version          = 'caffe_faster_rcnn';
% opts.gpu_id                 = auto_select_gpu;
% active_caffe_mex(opts.gpu_id, opts.caffe_version);

opts.per_nms_topN           = 6000;
opts.nms_overlap_thres      = 0.7;
opts.after_nms_topN         = 300;
opts.use_gpu                = false;

opts.test_scales            = 600;
  
  
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