安装好caffe以后的过程:

(1) 安装Matlab 2014a

(2) 下载源代码

git clone --recursive https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn.git

(3)配置在Faster-Rcnn中的Caffe

首先修改Makefile.config中的MATLAB_DIR项, 如下所示 MATLAB_DIR := /lxc/local/MATLAB/R2013b

将你之前配置过的CaffeMakefile.config拷贝至faster-rcnn/external/caffe,然后在当前文件夹faster-rcnn/external/caffe中接着编译matcaffe就可以了。

make -j$(nproc)
make matcaffe -j$(nproc)

(4) 运行Faster-Rcnn
A. 在faster-rcnn路径下打开Matlab,或者直接打开Matlab再切换到faster-rcnn路径,运行faster_rcnn_build.m,没有GPU的话在Compiling nms_gpu_mex时会出错,但其他是能够正常编译的,所以没有关系。
B. 运行startup.m,会加入其所需路径。
C. 运行fetch_data/fetch_faster_rcnn_final_model.m,下载所需模型。推荐在作者Github上找百度云盘的下载链接,速度会快上不少,下载完将output文件夹解压至./faster-rcnn目录下。

E.运行该测试文件
默认载入的模型是VGG16网络,如果运行过程中出现kill,那就把模型换成ZF的好了。
VGG16网络比较大,可能会出现内存不足,所以在虚拟机或者内存较小的机器上推荐使用小模型ZF来进行测试。

亲自实验过, 该过程可以运行

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