目标检测 Faster-rcnn python demo 实现

本文档详细介绍了如何在Ubuntu14.04环境下搭建并运行py-faster-rcnn项目的Fast R-CNN Python演示程序。包括安装caffe及Python接口,编译Cython模块,配置Makefile,安装所需Python库,下载预训练模型以及最终运行演示程序的步骤。

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

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Fast-rcnn python demo

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本章是githup上的py-faster-renn的实现

假设:已经安装好caffe,并且python 接口可用(本文的实验环境:ubuntu14.04 ,python2.5 cudnn 8.0)。
同时你也可以通过阅读README.md,按照上面的要求按照demo所需的依赖。

 -确保安装好python的一些必要的module, 如:cython, python-opencv,easydict
  1. 下载demo假设所下载的py-faster-rcnn.git在目录/home/guest/下,用 FRCNROOThome/guest/,使 FRCN_ROOT
$ git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git

这里写图片描述

2.编译 Cython

cd $FRCN_ROOT/lib
make

3.修改Makefile.config.example.

cd $FRCN_ROOT/caffe-fast-rcnn
mv Makefile.config.example Makefile.config

同时修改Makefile.config 中的内容:
这里写图片描述

#把 WITH_PYTHON_LAYER := 1 前面的“#“去掉
WITH_PYTHON_LAYER := 1

4.在caffe-fast_rcnn 中编译

cd $FRCN_ROOT/caffe-fast-rcnn
make -j8 && make pycaffe

如果没有报错,进行下一步

5.下载检测文件

cd $FRCN_ROOT
./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh

假如没错,下一步

6.运行demo

cd $FRCN_ROOT
./tools/demo.py

也可以用以下命令运行

#指定使用gpu
python ./tools/demo.py --gpu 0

这里写图片描述
结果图片
这里写图片描述
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