如何自己编译 Caffe for Faster R-CNN
这篇文章主要讲解如何自己编译任少卿的Caffe for Faster R-CNN，不讲如何用Matlab训练模型或者调试Matlab代码等，只讲解如何编译该caffe工程得到external文件夹。
该文很多地方都是参考小咸鱼的，膜拜博主~~~
声明：作者的caffe for faster rcnn 应该了对Caffe做了改进，所以还是编译他本人的，不要编译Caffe windows或者Caffe master，我编译过，不能用。作者的编译环境是：VS2013+CUDA6.5+Matlab（个人觉得至少Matlab R2014版本以上），我试过Matlab R2013版本的，里面有个imresize错误，好像不支持gpuArray啥的。当然编译该版本的Caffe与Matlab关系不大，如果你要训练自己的模型，建议Matlab版本高一点。如果你的环境和作者任少卿的一样，可是先试试作者的；如果你的环境和小咸鱼一样，可以先试试博主小咸鱼的；如果你的CUDA等环境与他们都不一样，可以参考着这篇文章。吼吼吼。。。
先来一波地址吧~~~~
1 数据集的制作
数据集格式和VOC2007相同，做数据集的过程可http://blog.****.net/sinat_30071459/article/details/50723212
这是小咸鱼的博客，里面感觉很多干货，博主很厉害！
我只会Matlab，Python不会，只提供Matlab版本的吧，地址：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn
3 Caffe for Faster R-RCNN下载地址
下载地址：[url=https://github.com/ShaoqingRen/caffe/tree/faster-R-CNN]您的超链接[/url]
4 下载VS2013解决方案，该方案里面包括一些相关库
下载地址：https://pan.baidu.com/s/1hqGojnI
当然了，你还需要再安装三个依赖库：opencv2.4.9（建议），boost1_57_0（建议），MKL数学运算库（以学生身份申请免费的），GPU自然必备。
其实，本文只用到了3和4中的文件，假设3中下载的文件名为caffe-faster-R-CNN，4中下载的文件名为caffe_library。现在开始制作external文件吧~~~~
步骤1：
将caffe-faster-R-CNN里面所有的文件移动到caffe_library中caffe文件下面，路径目录如下：
步骤2：
打开caffe_library下面的解决方案，设置caffe为启动项。
右击caffe，选择Build Dependencies项，选择里面的Build Customization Files，这一步主要用来配置CUDA版本号，如下图，可以勾选你自己电脑里面的CUDA。我自己电脑里面有CUDA6.5和CUDA7.5，选的7.5。
步骤3：
设置configuration为Release_Mex，如下图
步骤4
设置caffe属性管理器里面的包含目录和库目录，按作者的路径修改就行了
步骤5
得到最后结果如下：
吼吼吼 希望一次性通过！有机会再写模型训练的博客~~~~~