FastRCNN 训练自己数据集 (1编译配置)
http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/4885659.html
按照博客的教程配置,但自己在服務器上配置時,USE_CUDNN = 1會報錯,注釋掉反而能正常運行。
添加hdf5路徑按照教程添加:
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial?
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_x64-linux-gnu/hdf5/serial
手動下載fast_rcnn_models模型會快很多,解壓后將模型文件夾放到data目錄下
直接運行demo.py會報錯:no?display?name?and?no?$DISPLAY?environment?variable
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直接在服務器上成功的實現方式:backend還是TKAgg,在demo代碼里加入import matplotlib? matplotlib.use('Agg')兩句。
用自己電腦連接服務器使用,backend必須改成Agg才不報錯,demo里依舊加入import matplotlib? matplotlib.use('Agg')兩句,但不能正常顯示圖片。
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https://my.oschina.net/swuly302/blog/94915
http://blog.csdn.net/oldjwu/article/details/5090549
http://www.jianshu.com/p/3f4b89aaf057
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在編譯過程中會出現如下警告:
服務器安裝的是CUDA版本是8.0,從CUDA 8.0開始compute capability?2.0和2.1被棄用了,所以可以將Makefile.config中-gencode arch=compute_20,code=sm_20 和-gencode arch=compute_20,code=sm_21這兩行刪除,去除之后就沒有警告了。
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至于為何需要在lib文件夾make,然后在caffe文件夾make -j8 && make pycaffe,我認為是建立caffe的python接口。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的FastRCNN 训练自己数据集 (1编译配置)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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