windows编译caffe，Windows编译器是什么

如何在Windows环境下配置Caffe

1、用VS2013在CAFFE_ROOT下建立 win32 console application，选择空项目。

2、双击./src/caffe/proto/extract_proto.bat批处理文件来生成caffe.pb.h 和caffe.pb.cc两个c++文件，和caffe_pbpy这个python使用的文件。

3、安装使用PyInstaller需要安装PyWin32。下载与Python对应的PyInstaller版本， 解压后就算安装好了 。

用py-faster-rcnn训练得到的caffemodel怎么在windows下使用

1、双击./src/caffe/proto/extract_proto.bat批处理文件来生成caffe.pb.h 和caffe.pb.cc两个c++文件，和caffe_pbpy这个python使用的文件。

2、百度了一下，发现正确的做法是修改tf-faster-rcnn/lib/datasets/pascal_voc.py(或者py-faster-rcnn-master/lib/datasets/pascal_voc.py)文件，大概在160行左右，将167行至171行每一行后面的-1删除。

3、准备数据集：首先需要准备模型评估所需的数据集，包括训练集、验证集和测试集，在测试集上运行训练好的 Faster R-CNN 模型进行检测，并将预测结果与真实标签进行比较。

4、同时再次利用bounding box regression精细调整proposal位置，得到bbox_pred，用于回归更加精确的目标检测框。 这样就完成了faster R-CNN的整个过程了。算法还是相当复杂的，对于每个细节需要反复理解。

5、在分类回归阶段， 在R-CNN中，先生成候选框，然后再通过CNN提取特征，之后再用SVM分类，最后再做回归得到具体位置(bbox regression)。

有没有在windows上配置Caffe-opencl版本成功的

leveldb没有windows版本的，不过我找到了可以使用的办法。

一般java虚拟机默认安装在系统盘（C：/)根目录下，但环境变量中的路径却需要设置。右键电击“我的电脑”属性，在高级选项中有个环境变量，将下边的系统变量中的path路径后面追加“C；/jre0_05/bin；”就可以了。

为了利用此功能，您需要一个能够支持 OpenCL 的 GPU。您的 GPU 可以访问的 VRAM 数量将限制您可以在其上运行的模拟大小。4GB + 是大型模拟的理想选择。

楼主你好，你可以重新下载一个OpenCL.dll文件，然后按如下步骤操作：解压后直接拷贝该文件到系统目录里：Windows 95/98/Me系统，复制到C：\Windows\System目录下。

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