怎么运行faster-rcnn的代码

初始化参数：args = parse_args() 采用的是Python的argparse

主要有–net_name，–gpu，–cfg等（在cfg中只是修改了几个参数，其他大部分参数在congig.py中，涉及到训练整个网络）。

cfg_from_file(args.cfg_file) 这里便是代用config中的函数cfg_from_file来读取前面cfg文件中的参数，同时调用_merge_a_into_b函数把所有的参数整合，其中__C = edict() cfg = __C cfg是一个词典（edict）数据结构。

faster rcnn采用的是多进程，mp_queue是进程间用于通讯的数据结构

import multiprocessing as mp

mp_queue = mp.Queue()

目前在GitHub上星数最多的faster r-cnn Pytorch实现是 这个 。在这个项目的ReadMe中，作者已经给出了程序的运行方法。但是，如果你想要在windows10上用python3运行，必须还要做一下几件事（这些都是作者踩过的大坑，花了我不少时间解决它们）：

改完之后，通过命令 make 编译，把PythonAPI\pycocotools下的文件全部复制到aster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0\lib\pycocotools下。这就完成了第一步。

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