Caffe车辆定位Windows版：编译与实战教程

本文档主要介绍了如何在Windows系统上使用Caffe框架进行车辆定位的详细步骤。Caffe是一个流行的深度学习库，特别适用于计算机视觉任务，如目标检测。作者对Caffe的Windows版本进行了修改和编译，以适应车辆检测的需求，主要关注以下几个关键部分： 1. **环境准备**： - 系统环境：作者的平台是Windows 7 64位，配备了GTX 650 GPU。对于没有GPU的机器，建议使用CPU模式运行。 - 文件结构：包括测试图片存放于`images/`目录下，网络结构定义在`base.prototxt`中，车辆均值文件为`car_mean.binaryproto`，预训练的模型参数在`model.caffemodel`，以及主检测程序`det_net.exe`。 2. **关键工具**： - `det_net.exe`：这是根据Caffe源码中的`./tools/test_net.cpp`编译而成的执行文件，用于车辆检测。其使用方法是通过命令行传入模型文件、结构定义文件和输出目录等参数。 3. **模型与参数**： - `model.caffemodel`：这是训练好的车辆检测模型，它是检测过程的核心，定义了网络的权重和参数。 - `base.prototxt`：网络结构定义文件，包含网络架构和配置信息。 4. **便利性工具**： - `easy_go.py`：这是一个Python脚本，简化了检测过程的调用，使得用户可以更方便地进行车辆检测，推荐使用。 5. **注意事项**： - 在使用`det_net.exe`时，可能需要调整`base.prototxt`中的source和meanfile路径，指向本地文件。然而，作者推荐使用`easy_go.py`，因为它提供了更好的用户体验。 6. **文件大小与下载**： - 编译后的版本以及模型文件较大，总大小为374.2M，作者将它们上传到了百度网盘供读者下载，链接见文档。 7. **源代码参考**： - 对于代码的修改，作者建议参考相关博客《CaffeWindow版本》以获取更具体的改动细节。 通过阅读和实践这份指南，读者能够了解如何在Windows环境下利用Caffe进行车辆定位，并掌握必要的工具和配置技巧。这对于想要在实际项目中应用Caffe进行目标检测的开发者来说，是一份宝贵的参考资料。