Ubuntu14.04+CPU+Python+Opencv配置Fast RCNN
一、安装ubuntu系统
首先要先下载安装ubuntu系统，我此处下载安装的是ubuntu14.04系统。由于cuda配置版本支持目前还没有ubuntu16.04，虽然网上有人说16.04也可以用14.04版本的cuda，但建议还是装14.04。
二、安装依赖项
sudo apt-get install build-essential # basic requirement
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler #required by caffe
sudo apt-get install vim cmake git使用上述指令后依赖库基本安装完成。
三、更新gcc g++
终端输入命令
g++ –version
查看g++版本，由于编译需要至少4.8版本的g++，一般来说，自带版本应该时4.8。如果想要升级g++，这里也提供以下下载方式，并且设置默认编译的g++为最新版
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test #用来添加库信息的帮助脚本。
sudo apt-get update
#sudo apt-get install gcc-4.9 o apt-get install g++-4.9 #更新g++，gcc
sudo ln -sf /usr/bin/gcc-4.9 /usr/bin/gcc #在调用的gcc库上做一个与最新版本的软连接，更改g++的默认版本
sudo ln -sf /usr/bin/gcc-ar-4.9 /usr/bin/gcc-ar
sudo ln -sf/usr/bin/gcc-ranlib-4.9 /usr/bin/gcc-ranlib
四、安装aconda
安装anaconda，建议安装。
anaconda面集成了很多包，如ipython，mkl，numpy等都预装了， 省去了很多麻烦。如果有 edu 邮箱的话，还可以获得 anaconda accelerate，在矩阵运算的时候，可以启用并行计算，速度快很多，这里需要注意加速版本，前提也是需要64位，可怜的32位，无形中增加了不少限制。
1，首先是去anoconda官网下载，需要所需版本。官网如下：https://www.continuum.io/downloads，这是软件安装的官方教程，提供了简单明了的安装方式。https://docs.continuum.io/anaconda/install
2，打开终端，输入
bash ~/Downloads/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh #注意这里的名字要换成自己对应版本的sh。
安装过程中记得一直选择默认的就行，傻瓜式安装。
3，是否在bashrc中添加路径，这里选择“yes”就可以，否则后面报错的话，你需要将以下代码添加到你的bash shell环境变量中，记得
cd ~ #转到主目录，准备执行shell，注意其他目录不行。
vim .bashrc
export PATH=”/home/username/anaconda/bin”:$PATH
#最下面一行添加就行,：wq保存退出。记得对应更改自己的用户名和anaconda名字，我的后面加了一个2.
source .bashrc #更新
关掉终端，完成安装。
五、安装opencv
1，去官网下载源码，保存在默认位置。官网链接： http://opencv.org/downloads.html。建议下载2.4.12稳定版本，由于新版3.0还有些文件缺失，有时候用起来反而不方便。
2，添加必要的库。 （这边我实际没有做）
打开终端，添加代码。
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev libopenexr-dev cmake Python-dev python-numpy python-tk libtbb-dev libeigen2-dev yasm libfaac-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev libx264-dev libqt4-dev libqt4-opengl-dev sphinx-common texlive-latex-extra libv4l-dev libdc1394-22-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 3，解压，使用unzip或者tar命令，解压后，将执行目录chang directory your 解压目录。
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D BUILD_TIFF=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make #编译
sudo make install #安装 六、安装easydict
sudo pip install easydict七、安装atlas
sudo apt-get install libatlas-base-dev #安装atlas简单易行。 八、编译caffe
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn$ ls
build CMakeLists.txt data examples LICENSE Makefile.config~ models scripts
caffe.cloc CONTRIBUTING.md distribute include Makefile Makefile.config.example python src
cmake CONTRIBUTORS.md docs INSTALL.md Makefile.config matlab README.md tools
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn$ pwd
/home/bigtop/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn修改这个目录下的Makefile.config（如果没有这个文件，就直接cp Makefile.config.example Makefile.config)
将CPU_ONLY ：= 1开关和WITH_PYTHON_LAYER开关打开：
然后在该目录下执行：make –j2 && make pycaffe
如果此时出现python包缺失，则可单独安装一下python包，一般来说没问题。j2代表2个线程，由于我虚拟机只有单核双线程，所以用j2。
在一切都正常的情况下，对caffe-fast-rcnn进行make和make pycaffe的结果如下：
编译好caffe-fast-rcnn后，在py-faster-rcnn/lib中执行make命令：
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/lib$ make
python setup.py build_ext --inplace
running build_ext
skipping 'utils/bbox.c' Cython extension (up-to-date)
skipping 'nms/cpu_nms.c' Cython extension (up-to-date)
skipping 'pycocotools/_mask.c' Cython extension (up-to-date)
rm -rf build
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/lib$- 在安装配置好caffe-fast-rcnn后，修改py-faster-rcnn相关配置，让其模型可以在没有GPU的环境下运行：
A>将 ~/py-faster-rcnn/lib/fast_rcnn/config.py的如下内容：
B>将 ~/py-faster-rcnn/tools/test_net.py和 ~/py-faster-rcnn/tools/train_net.py的caffe.set_mode_gpu()修改为caffe.set_mode_cpu().
C>将~/py-faster-rcnn/lib/setup.py中，含有’nms.gpu_nms’的部分去掉，去掉后的内容如下：
ext_modules = [
Extension(
"utils.cython_bbox",
["utils/bbox.pyx"],
extra_compile_args={'gcc': ["-Wno-cpp", "-Wno-unused-function"]},
include_dirs = [numpy_include]
),
Extension(
"nms.cpu_nms",
["nms/cpu_nms.pyx"],
extra_compile_args={'gcc': ["-Wno-cpp", "-Wno-unused-function"]},
include_dirs = [numpy_include]
),
Extension(
'pycocotools._mask',
sources=['pycocotools/maskApi.c', 'pycocotools/_mask.pyx'],
include_dirs = [numpy_include, 'pycocotools'],
extra_compile_args={
'gcc': ['-Wno-cpp', '-Wno-unused-function', '-std=c99']},
),
]4.运行demo.py
在环境一切就绪的情况下，将faster的模型下载下来：
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-fast-rcnn/data/scripts$ ls
fetch_fast_rcnn_models.sh fetch_imagenet_models.sh fetch_selective_search_data.sh由于这边下载速度比较慢，所以我实际采用的是将URL拷进迅雷进行下载。将下载好的fetch_fast_rcnn_models放在data目录下。
在/home/bigtop/py-faster-rcnn/tools目录下运行, python demo.py --cpu此时运行到最后可能会出现内存溢出现象，添加执行参数 –net caffenet 即采用小型模型进行训练。
最后的结果如下：
