剛上手caffe，今天試運行py-faster-rcnn，踩著能運行demo.py了，以下是運行的最后幾行的輸出
I0226 15:10:45.938380 6283 net.cpp:283] Network initialization done.
[libprotobuf WARNING google/protobuf/io/coded_stream.cc:537] Reading dangerously large protocol message. If the message turns out to be larger than 2147483647 bytes, parsing will be halted for security reasons. To increase the limit (or to disable these warnings), see CodedInputStream::SetTotalBytesLimit() in google/protobuf/io/coded_stream.h.
[libprotobuf WARNING google/protobuf/io/coded_stream.cc:78] The total number of bytes read was 548317115
I0226 15:10:46.097867 6283 net.cpp:816] Ignoring source layer data
I0226 15:10:46.158936 6283 net.cpp:816] Ignoring source layer drop6
I0226 15:10:46.167202 6283 net.cpp:816] Ignoring source layer drop7
I0226 15:10:46.167210 6283 net.cpp:816] Ignoring source layer fc7_drop7_0_split
I0226 15:10:46.167479 6283 net.cpp:816] Ignoring source layer loss_cls
I0226 15:10:46.167484 6283 net.cpp:816] Ignoring source layer loss_bbox
I0226 15:10:46.168694 6283 net.cpp:816] Ignoring source layer silence_rpn_cls_score
I0226 15:10:46.168699 6283 net.cpp:816] Ignoring source layer silence_rpn_bbox_pred
Loaded network /home/xxx/py-faster-rcnn/data/faster_rcnn_models/VGG16_faster_rcnn_final.caffemodel
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Demo for data/demo/000456.jpg
Detection took 0.067s for 300 object proposals
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Demo for data/demo/000542.jpg
Detection took 0.062s for 259 object proposals
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Demo for data/demo/001150.jpg
Detection took 0.050s for 223 object proposals
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Demo for data/demo/001763.jpg
Detection took 0.047s for 201 object proposals
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Demo for data/demo/004545.jpg
Detection took 0.049s for 172 object proposals
但是并沒有影像顯示，我看demo.py的最后是有plt.show()這句代碼的，不知道哪里出了問題。我自己試了試用plt.show()畫其他東西可以正常顯示。但不知這個demo.py為何沒有顯示檢測結果
uj5u.com熱心網友回復：
知道問題所在了uj5u.com熱心網友回復：
我也遇到了，樓主這是怎么回事？uj5u.com熱心網友回復：
我也遇到這個問題了，怎么解決啊，qq2295764512求指導下uj5u.com熱心網友回復：
你好，我也遇到同樣的問題，請問你是怎么解決的呢？uj5u.com熱心網友回復：
原來是因為識別率太低，如果你把deom.py中的CONF_THRESH改成0.1，就能顯示圖片了，只是效果會很差。uj5u.com熱心網友回復：
我昨天也遇到同樣的問題，發現是cuDNN的兼容性問題：在我的臺式機(GTX1060顯卡)用cuDNN v4編譯,就會出現樓主的問題
換成cuDNN5.1就沒問題了，估計cuDNN5也沒問題（沒試）
不僅是faster-rcnn 的demo有問題，caffe的MNIST也一樣算不出結果
筆記本上(GTX965M)上一樣用cuDNN v4和cuDNN5都正常。
參見我的博客：
《cuDNN兼容性問題造成的caffe/mnist,py-faster-rcnn/demo運行結果錯誤》 http://blog.csdn.net/10km/article/details/62421445
uj5u.com熱心網友回復：
樓主，你最后的問題是怎么解決的啊？因為我也遇到這個問題了uj5u.com熱心網友回復：
和10km說的差不多，我在我的博客里有說明，是cuDNN的版本兼容問題uj5u.com熱心網友回復：
大家都解決了嗎，我也遇到了這個問題，不過好像不是因為CUDNN的問題，難道是識別率太低嗎uj5u.com熱心網友回復：
我也遇到了這個問題，請問你們都怎么解決的？急求uj5u.com熱心網友回復：
知道問題了也不說明問題原因，也不說解決方案，以后都別來回答了，樓主這種人最可惡uj5u.com熱心網友回復：
這是什么原因造成的啊？uj5u.com熱心網友回復：
好像并不是cudnn的問題，有人知道是怎么回事？uj5u.com熱心網友回復：
你好！CONF_THRESH本身就是0.1，但是還是不顯示圖片怎么辦？謝謝。uj5u.com熱心網友回復：
通過博主和熱心網友的解答, 我找到了我的原因只是因為識別率太低, 就是正確檢測的概率太低了,CONF_THRESH改成0.1后可以顯示圖片.只不過是horse這個類別的概率僅為0.110總結一下, 后來的人可以用以下步驟檢驗:
1.將CONF_THRESH改成0.1,跑一下試試; 不行的話改成0.01試試.
2.上面的不行就按照10km說的來,修改cudnn,《cuDNN兼容性問題造成的caffe/mnist,py-faster-rcnn/demo運行結果錯誤》 http://blog.csdn.net/10km/article/details/62421445
uj5u.com熱心網友回復：
把CONF_THRESH改成0.01可以了轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/79356.html
標籤：機器視覺
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