py-faster-rcnn在windows下安装

最新推荐文章于 2024-06-17 09:45:56 发布

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#python

本文介绍如何配置基于VS2013、Anaconda2及GTX970显卡的RCNN训练环境，包括改造caffe-rfcn以支持cudnn5、替换SmoothL1Layer文件及编译py-faster-rcnn的lib等步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

准备好vs2013+anaconda2+好点的显卡（比如GTX970）

先改造caffe-rfcn以支持cudnn5，得到caffe-rfcn-cudnn5：替换个别代码文件和代码；改.props

再用rbg的py-faster-rcnn所依赖的caffe-py-faster-rcnn（这个名字我自己起的，方便区分），里面的SmoothL1Layer的3个文件替换caffe-rfcn-cudnn5的

再编译py-faster-rcnn的lib，先前装了vc9for python要卸掉，gpu_nms.cu从github上找。py代码的param_str_->param_str

成功后训练需要~1800M显存，训练和测试同时执行需要~2600M显存

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前言刚开始接触FRCNN的代码时，发现网上关于windows下编译caffe的资料并不多，所以自己花了一些时间探索出了解决方法，但一直没有上传。最近发现很多人都需要这个教程，所以干脆直接传上来，就不用我再一个个发邮件了~≧▽≦~ 添加新层首先完全按照官网上的指示来 https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 环境需求： Visual