在Jetson TX1上編譯執行Faster R-CNN

阿新 • • 發佈：2019-01-29

本文介紹如何在Jeston TX1上編譯執行python版本的Faster R-CNN程式碼

1.安裝相關依賴庫

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libboost-all-dev libgflags2 libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libyaml-dev
$ sudo apt-get install python-numpy python-setuptools python-pip cython python-opencv python-skimage python-protobuf
$  
sudo pip install easydict PyYAML

2.克隆原始碼

$ cd py-faster-rcnn/lib
$ sed -i -e 's/lib64/lib/g' setup.py
$ make


$ sed -i -e '1617s/__pyx_t_5numpy_int32_t/int/g' nms/gpu_nms.cpp
$ make

3.複製修改Cmake.config檔案

$ ../caffe-fast-rcnn/
$ cp Makefile.config.example Makefile.config

USE_CUDNN := 1
WITH_PYTHON_LAYER := 1

編譯caffe

make all -j3

make pycaffe -j3

4.下載模型檔案

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

5.測試執行demo

cd $FRCN_ROOT./tools/demo.py

結果：

ZF網路訓練模型：

參考：http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/4885659.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral

http://qiita.com/kndt84/items/a32d07350ad8184ea25e

http://blog.csdn.net/jiajunlee/article/details/50373815

在Jetson TX1上編譯執行Faster R-CNN

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Faster R-CNN 英文論文翻譯筆記

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun reference link：ht

Faster R-CNN改進篇（二）： RFCN ● RON

版權宣告：本文為博主原創文章，未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/75137050 @改進1：RFCN 論文：R-FCN: Object Detecti

Faster R-CNN改進篇（一）： ION ● HyperNet ● MS CNN

版權宣告：本文為博主原創文章，未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/74159463 一. 源起於Faster 深度學習於目標檢測的里程碑成果，來自於這篇

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Faster R-CNN 論文學習

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一文讀懂目標檢測 R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN YOLO SSD

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在Jetson TX1上編譯執行Faster R-CNN

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