老卫带你学---Faster-R-CNN（Python）配置过程中遇到的问题

这篇文章主要讲解Faster-R-CNN（Python）配置过程中遇到的问题。

1. 下载源码

Python版本： https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
网传需要用–recursive命令复制源码，否则无法clone到caffe，但是我用的自己的caffe，所以不受影响。

git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git
   
   
    
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2. 安装必要的Python模块

cython, python-opencv, easydict

pip install cython
pip install easydict
conda install opencv (我安装了anaconda)
   
   
    
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3. Build the Cython modules

cd $FRCN_ROOT/lib
make
   
   
    
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4. 重新编译caffe

我没有用源码中自带的caffe，而是用的自己之前配置的。
版本：
Ubuntu14.04 LTS
cuda8.0
cudnn5.1
OpenCV3.0
Python2.7

但是Faster-R-CNN中有两个新层需要添加
roi_pooling_layer
smooth_L1_loss_layer
将相关文件放入相应文件夹中：

（1）test_roi_pooling_layer.cpp
（2）test_smooth_L1_loss_layer.cpp
（3）roi_pooling_layer.cpp
（4）roi_pooling_layer.cu
（5）smooth_L1_loss_layer.cpp
（6）smooth_L1_loss_layer.cu
（7）fast_rcnn_layers.hpp

添加方法参照下面链接：
https://yunmingzhang.wordpress.com/2015/01/19/how-to-create-your-own-layer-in-deep-learning-framework-caffe/

然后按照官网方法重新编译：
http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

mkdir build
cd build
cmake ..
make all
make install
make runtest
make pycaffe
   
   
    
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    7

done!

遇到的问题：

（1）src/caffe/test/test_smooth_L1_loss_layer.cpp:11:35: fatal error: caffe/vision_layers.hpp

解决方法：
找到文件$CAFFE_ROOT/src/caffe/test/test_smooth_L1_loss_layer.cpp
删除第十一行

11 #include "caffe/vision_layers.hpp"
   
   
    
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（2） libhdf5_hl.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory
解决方法：
添加环境变量并重启计算机

vi ~/.bachrc
   
   
    
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添加：

 export LD_LIBRARY_PATH="/path/to/anaconda2/lib":$LD_LIBRARY_PATH
   
   
    
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vi文件命令：
‘i’ – Insert，编辑
‘ESC’键 +‘：wq’ –强制保存并退出

5. Download pre-computed Faster R-CNN detectors

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

cd $FRCN_ROOT
./tools/demo.py
   
   
    
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遇到的问题：

（1） AttributeError: ‘ProposalLayer’ object has no attribute ‘param_str_’

解决方法：
找到对应文件，修改param_str_为param_str

（2） proposal_layer.py出现 keyerror:’1’错误

解决方法：
暴力地将第64行改为cfg_key = ‘TEST’#str(self.phase), demo可以正常运行

7.The demo performs detection using a VGG16 network trained for detection on PASCAL VOC 2007.

Bonne chance pour le Faster-R-CNN! ^-^