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Win10下faster-rcnn与pytorch1.0实战心得及数据集整理

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简介：
本文分享了在Windows 10环境下使用Faster R-CNN和PyTorch 1.0进行目标检测模型训练的实际操作经验，以及如何有效组织和准备数据集。 环境：Windows 10, Python 3.6, CUDA 10, PyTorch 1.0 源代码为PyTorch 1.0版本（如果是PyTorch 0.4，请参考相应的文档）。在Linux环境下运行的代码移植到Windows下时会遇到很多问题。 常见问题是cl.exe找不到或者编译.cu文件导致setup.py失败。解决这类问题的方法可以在网上找到，例如修改setup.py文件以及一些ROIPooling等cu文件。也可以进入源码的issue页面查找相关解决方案。具体来说，在faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0\lib\model\csrc\cuda目录下的两个ROIXXXXX.cu文件需要进行修改，要改动的是这两个.cu文件中的dim3 gri部分。

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  • Win10下faster-rcnn与pytorch1.0实战心得及数据集整理
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    本文分享了在Windows 10环境下使用Faster R-CNN和PyTorch 1.0进行目标检测模型训练的实际操作经验，以及如何有效组织和准备数据集。 环境：Windows 10, Python 3.6, CUDA 10, PyTorch 1.0 源代码为PyTorch 1.0版本（如果是PyTorch 0.4，请参考相应的文档）。在Linux环境下运行的代码移植到Windows下时会遇到很多问题。 常见问题是cl.exe找不到或者编译.cu文件导致setup.py失败。解决这类问题的方法可以在网上找到，例如修改setup.py文件以及一些ROIPooling等cu文件。也可以进入源码的issue页面查找相关解决方案。具体来说，在faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0\lib\model\csrc\cuda目录下的两个ROIXXXXX.cu文件需要进行修改，要改动的是这两个.cu文件中的dim3 gri部分。
     
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