（Pytorch）环境配置与代码学习1—边缘检测：更丰富的卷积特征 Richer Convolutional Features for Edge Detection

（Pytorch）环境配置与代码学习1 — 边缘检测：更丰富的卷积特征 Richer Convolutional Features for Edge Detection

Source code and paper address
1. Pytorch 环境配置 Windows 10 + Pytharm + Python3.6
2.编译 Pytorch Version RCF

Source code and paper address

Source code is available at https://github.com/meteorshowers/RCF-pytorch
基本原理： https://blog.csdn.net/ruotianxia/article/details/100055506

1. Pytorch 环境配置 Windows 10 + Pytharm + Python3.6

地址：

https://pytorch.org/get-started/locally/

页面上有不同版本的 Pytorch安装方式
因为我的环境是CUDA8.0， Python3.6 ,所以安装命令如下：

# Python 3.6
首先安装或更新一下 numpy
pip install numpy
然后
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
这一句会报一个错误
pip3 install torchvision
//  Could not find a version that satisfies the requirement torch>=1.1.0
因此，改用下面的命令安装 torchvision
pip3 install --no-deps torchvision

因为网太慢，所以我直接下载的 torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
然后直接

pip3 install torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

即可.

下面来验证一下是否安装好

在 Python Console 中输入以下代码

from __future__ import print_function
import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
...............
Ressults:
tensor([[0.6721, 0.2654, 0.8204],[0.3341, 0.0447, 0.5296],[0.1545, 0.2893, 0.6191],[0.8655, 0.4210, 0.7503],[0.6606, 0.3944, 0.5899]])

紧接着测试以下Pytorch是否可以使用GPU和CUDA

import torch
torch.cuda.is_available()

如果不报错，则说明安装成功

2.编译 Pytorch Version RCF

首先，从github上下载代码：

在 Terminal 中输入

git clone --recursive https://github.com/meteorshowers/RCF-pytorch.git

运行 python train_RCF.py

出现以下错误

from torchvision import _C ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

原因是我安装的torch版本是1.0.1，与torchvision的版本不匹配，

所以重新安装了低版本的torchvision

pip install torchvision==0.2.1

然后继续安装其他依赖库

pip install pillow
pip install opencv-python
pip install matplotlib
pip install scipy
pip install scikit-image

数据集下载

wget http://mftp.mmcheng.net/liuyun/rcf/data/bsds_pascal_train_pair.lst
wget http://mftp.mmcheng.net/liuyun/rcf/data/HED-BSDS.tar.gz
wget http://mftp.mmcheng.net/liuyun/rcf/data/PASCAL.tar.gz
wget http://mftp.mmcheng.net/liuyun/rcf/data/NYUD.tar.gz

因为 Pytorch 版本中，只使用 BSDS就可以了，所以只用下载BSDS.

数据集百度网盘：

链接：https://pan.baidu.com/s/1BNopdAUOHf1qTGWnOlUb5g
提取码：8u8u

复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
所有数据都准备好了，那么接下来在 Terminal 中运行

python train_RCF.py

出现报错：

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data/HED-BSDS_PASCAL\\bsds_pascal_train_pair.lst'

解决方法：将下载下来的 bsds_pascal_train_pair.lst，放入到相应文件夹中，若无，请自行新建文件夹。

重新运行 train_RCF,

出现报错：

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data/HED-BSDS_PASCAL\\test.lst'

解决方法：解压的HED-BSDS中有一个 test.lst, copy出来，放入到相应文件夹。

重新运行，train_RCF

出现报错：

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'vgg16convs.mat'

缺失模型文件，下载网址：

https://drive.google.com/file/d/1lUhPKKj-BSOH7yQL0mOIavvrUbjydPp5/view

百度网盘：

链接：https://pan.baidu.com/s/1i1XAS3qCF0ThN6KvG-Y6HQ
提取码：npqf

复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
下载之后，放入根目录，

然后重新运行， train_RCF

出现报错：
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data/HED-BSDS_PASCAL\\test/100007.jpg'

解决方法：将HED-BSDS中的test文件夹拷入相应目录

运行 train_RCF

第一次 200张test完之后出现报错

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data/HED-BSDS_PASCAL\\PASCAL/aug_gt/0.0_0/2008_007748.png'

将PASCAL考入到相应文件夹，HED-BSDS也考入到该文件夹

再次运行，成功。

HED 参考网址：https://blog.csdn.net/wangkun1340378/article/details/70154492