Ubuntu上试运行py-faster-rcnn 中demo.py图像结果显示

[SiWxyer]

刚上手caffe，今天试运行py-faster-rcnn，踩着能运行demo.py了，以下是运行的最后几行的输出
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
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Demo for data/demo/000456.jpg
Detection took 0.067s for 300 object proposals
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Demo for data/demo/000542.jpg
Detection took 0.062s for 259 object proposals
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Demo for data/demo/001150.jpg
Detection took 0.050s for 223 object proposals
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Demo for data/demo/001763.jpg
Detection took 0.047s for 201 object proposals
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Demo for data/demo/004545.jpg
Detection took 0.049s for 172 object proposals

但是并没有图像显示，我看demo.py的最后是有plt.show()这句代码的，不知道哪里出了问题。我自己试了试用plt.show()画其他东西可以正常显示。但不知这个demo.py为何没有显示检测结果

[SiWxyer]

知道问题所在了

[Anhaoxu]

我也遇到了，楼主这是怎么回事？

[chenhongzijing0621]

我也遇到这个问题了，怎么解决啊，qq2295764512求指导下

[waydong]

你好，我也遇到同样的问题，请问你是怎么解决的呢？

[waydong]

原来是因为识别率太低，如果你把deom.py中的CONF_THRESH改成0.1，就能显示图片了，只是效果会很差。

[10km]

我昨天也遇到同样的问题，发现是cuDNN的兼容性问题： 在我的台式机(GTX1060显卡)用cuDNN v4编译,就会出现楼主的问题 换成cuDNN5.1就没问题了，估计cuDNN5也没问题（没试） 不仅是faster-rcnn 的demo有问题，caffe的MNIST也一样算不出结果 笔记本上(GTX965M)上一样用cuDNN v4和cuDNN5都正常。 参见我的博客： 《cuDNN兼容性问题造成的caffe/mnist,py-faster-rcnn/demo运行结果错误》 http://blog.csdn.net/10km/article/details/62421445

[ggxfly]

楼主，你最后的问题是怎么解决的啊？因为我也遇到这个问题了

[SiWxyer]

和10km说的差不多，我在我的博客里有说明，是cuDNN的版本兼容问题

[游虾十八弯]

大家都解决了吗，我也遇到了这个问题，不过好像不是因为CUDNN的问题，难道是识别率太低吗

[墨小沫_妖姬葵]

我也遇到了这个问题，请问你们都怎么解决的？急求

[愚石lei]

这是什么原因造成的啊？

[愚石lei]

好像并不是cudnn的问题，有人知道是怎么回事？

[weixin_44420566]

引用 5 楼 waydong 的回复:

原来是因为识别率太低，如果你把deom.py中的CONF_THRESH改成0.1，就能显示图片了，只是效果会很差。

你好！CONF_THRESH本身就是0.1，但是还是不显示图片怎么办？谢谢。

[Always Believe ...]

通过博主和热心网友的解答, 我找到了我的原因只是因为识别率太低, 就是正确检测的概率太低了,CONF_THRESH改成0.1后可以显示图片.只不过是horse这个类别的概率仅为0.110

总结一下, 后来的人可以用以下步骤检验:
1.将CONF_THRESH改成0.1,跑一下试试; 不行的话改成0.01试试.
2.上面的不行就按照10km说的来,修改cudnn,《cuDNN兼容性问题造成的caffe/mnist,py-faster-rcnn/demo运行结果错误》 http://blog.csdn.net/10km/article/details/62421445

[HAOYUANXIE]

把CONF_THRESH改成0.01可以了