Ubuntu16.04配置py-faster-rcnn环境指南

"在Ubuntu16.04系统中配置faster-rcnn环境的过程记录，主要涉及解决兼容性问题和适应不同硬件配置的调整。" 在Ubuntu 16.04环境下配置Py-Faster-RCNN，这是一款基于深度学习的实时物体检测框架，由Ross Girshick开发。配置过程中，首先需要从GitHub克隆项目仓库，确保使用`--recursive`选项以获取所有子模块： ```shell git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git ``` 接下来，你需要修改`Makefile.config`文件以适应你的系统配置。其中，`USE_CUDNN`设为1，表示启用CUDNN加速，这是一款针对深度学习优化的库。`OPENCV_VERSION`应设置为你的OpenCV版本，如果安装的是版本3，则无需更改。 对于CUDA的GPU支持，你需要根据你的NVIDIA显卡的计算能力来调整`CUDA_ARCH`部分。例如，这里列出了一些常见的计算能力选项，如`compute_50`, `compute_52`, `compute_60`, `compute_61`等。你需要找到与你的GPU匹配的选项，以确保代码能正确地在GPU上运行。 `WITH_PYTHON_LAYER`设为1，表示启用Python层，这是Faster R-CNN中必要的，因为它允许使用Python编写自定义层。 在Ubuntu 16.04中，`hdf5`库的位置可能发生了变化，因此在`INCLUDE_DIRS`和`LIBRARY_DIRS`中添加了相应的路径，以确保编译时能找到正确的库文件。 对于`Makefile`文件，有人建议将`hdf5_hl`和`hdf5`替换为`hdf5_serial_hl`和`hdf5_serial`，以解决可能的编译问题。但根据提供的信息，作者在不进行此修改的情况下也能成功编译。 在完成上述步骤后，你可以通过执行`make`命令来编译项目。这将构建整个Faster R-CNN框架，包括Caffe、libcaffe、Python接口等。确保所有依赖项已正确安装，如Boost、Protobuf、glog等。 总结起来，配置Faster R-CNN环境的关键步骤包括：克隆仓库、修改`Makefile.config`以适应硬件和库版本、以及可能的`Makefile`调整。在所有设置正确无误后，通过编译过程将框架构建到本地环境中，以便进行物体检测任务。这个过程可能需要对深度学习、CUDA和OpenCV有一定的了解，以及解决可能出现的依赖和兼容性问题的能力。