py-faster-rcnn在windows下安装
准备好vs2013+anaconda2+好点的显卡(比如GTX970)
先改造caffe-rfcn以支持cudnn5,得到caffe-rfcn-cudnn5:替换个别代码文件和代码;改.props
再用rbg的py-faster-rcnn所依赖的caffe-py-faster-rcnn(这个名字我自己起的,方便区分),里面的SmoothL1Layer的3个文件替换caffe-rfcn-cudnn5的
再编译py-faster-rcnn的lib,先前装了vc9for python要卸掉,gpu_nms.cu
从github上找。py代码的param_str_
->param_str
成功后训练需要~1800M显存,训练和测试同时执行需要~2600M显存
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