faster rnn 环境配置

要配置Faster R-CNN的环境，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，执行以下命令克隆Faster R-CNN的代码库并进入相应的目录：

   git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git
   cd py-faster-rcnn/lib
   make
   cd ../py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/

2. 根据你的显卡计算能力，修改`py-faster-rcnn/lib/setup.py`文件的第135行，将`arch`改为与你的显卡相匹配的数值。然后，删除`utils/bbox.c`、`nms/cpu_nms.c`和`nms/gpu_nms.cpp`这三个文件。

3. 重新编译Faster R-CNN：

   cd py-faster-rcnn/lib/
   make
   cd ../caffe-fast-rcnn/
   make clean
   make -j4 && make pycaffe -j8

4. 根据你的电脑配置，安装显卡驱动、CUDA和CUDNN。可以参考\[引用3\]中提供的步骤进行安装。

5. 安装相关依赖包，包括BLAS和OpenCV。可以参考\[引用3\]中提供的步骤进行安装和配置。

6. 配置py_faster-rcnn，根据你的需求进行相应的配置。

7. 运行demo，可以使用提供的示例代码进行测试。

请注意，以上步骤仅供参考，具体的配置可能会因为不同的操作系统和环境而有所差异。建议在配置过程中参考官方文档或者相关论坛的指导。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Faster R-CNN python版在Ubuntu16.04环境下配置编译](https://blog.csdn.net/yanying1113/article/details/85263616)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]