1.下载DeepLabV2的code
https://bitbucket.org/aquariusjay/deeplab-public-ver2，
这个网址是作者提供的官方页面
进入这个页面之后点击download，然后进入下载页面
下载之后就是这个压缩包
2.下载pretrained model
这个也就在刚刚那个页面就有，点击here进入models的界面，这里面有很多，我选用的是最下面的：
VGG16model，点击进入下载页面，下载之后得：
打开看一下里面的内容
里面就是一些caffemodel和prototxt
这些prototxt你可以用写字板打开看一下熟悉一下里面写的是什么，
根据网页里面的描述应该是在PASCAL VOC 2012的数据上的caffemodel
3. 实验配置
不过好像前两个link现在都失效了，这里我分享一下：
由于我是用windows下载的，所以现在把我下载的东西都用linux的scp命令给copy到服务器上去。scp命令请自行百度，
然后我把aquariusjay…那个名字很长的文件夹顺便改了名字，就叫DeepLabV2
先来安装matio，进入到matio-1.5.2文件夹，（这个文件夹我就是放在我的根目录下的/home/Teeyo /matio-1.5.2）
$ cd matio-1.5.2
$ ./configure
$ make
$ make check
$ make install
我在make和make check的时候遇到了一个问题：
就是说 autom4te：command not found， 然后解决方案是：安装autoconf这个包，由于我没有管理员权限，我就让我的师兄给我装了一下：
Dell是师兄的账号，然后给系统里装了autoconf这个包，这个问题就能解决到， make check就能通过
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make check通过之后，我们继续输入make install，然后又报错：
注意我红圈中的内容，告知我没有权限……那么我输入： ./configure --prefix=/home/Teeyo/matio 这句命令就是说我把安装的位置更改为我自己Teeyo的目录下，这样就不需要root权限了；
我的这个命令就是让matio安装到Teeyo下matio这个文件夹中，
然后再makeinstall 就ok了，
这是我截取的部分内容，可以看到原来报错的位置，现在没有报错了，因为刚刚这里的文件安装的路径已经改到了/home/Teeyo/matio/lib里面去了
这时候我们再回到Teeyo目录下，发现多了一个matio文件夹，红圈所示：
这因为我刚刚把安装路径设置为这里，那么我们再进去看一下：
那么matio的安装至此就搞定了。
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要注意的问题，我的matio是安装在 /home/Teeyo/DeepLabV2/matio 所以： 在DeepLabV2 的 Makefile.config 中的INCLUDE_DIRS 中添加 matio 的 src路径， 文件夹本身没有Makefile.config文件，所以就自己把那个example复制并更名 cp Makefile.config.example ./Makefile.config
vimMakefile.config
LIBRARY_DIRS 中添加 引用和库（蓝色字体是我们这次要添加的，直接在原来的后面写就ok）
INCLUDE_DIRS:= $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /home/Teeyo/ matio/include
LIBRARY_DIRS:= $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /home/Teeyo/ matio/lib
要注意的第二个问题，环境变量的增加： vim ~/.bashrc 在最后一排打上我图里的这段话
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然后matio的编译和安装基本上就ok了，下面开始DeepLabV2的编译：
make clean
make –j32 //这里的-j32是因为我的计算机支持32线程，一般的话写成-j8就行
make test –j32
make pycaffe
make pytest
在第一次make的时候，会报错：
/include/caffe/common.cuh(9):error: function "atomicAdd(double *, double)" has already beendefined
原因是CUDA 8.0 提供了对atomicAdd函数的定义，但atomicAdd在之前的CUDAtoolkit中并未出现，因此一些程序自定义了atomicAdd函数。
解决方法：打开./include/caffe/common.cuh文件，在atomicAdd前添加宏判断即可。
#if !defined(__CUDA_ARCH__) || __CUDA_ARCH__ >= 600
#else
static __inline__ __device__ doubleatomicAdd(double* address, double val)
{
...
}
#endif
这个问题就解决了
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然后再看下面另一个问题：
这是忘了开opencv的开关了，就还是到Makefile.config里面去，打开开关：
（我用的是OPENCV3）
顺便把CUDNN的开关也打开
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然后再来 make clean，再来make all，又出现以下问题：
然后回到DeepLabV2这个根目录下，
cd .build_release/src/caffe/util/ 来这个文件夹看看
发现的确是没有找到math_functions.o这个东西，然后我查了很久初步判定是CUDNN兼容的问题：
作者配置环境是cuDNN 4.0，但是5.0版本后的cuDNN接口有所变化，
我做了如下改变：
把我的DeepLabV2/include/caffe/util/cudnn.hpp用github上最新的caffe同样目录下的hpp替换了！
即是我去网上github的把 caffe-master/include/caffe/util/cudnn.hpp拿到我的DeepLabV2来替换了刚刚那个文件，然后make clean 然后make all：
当然因为问题还没有解决完，还是没有通过，但是这一次math_functions.o出现了！！！
如图，而在之前我这个里面是没有的，所以我刚刚的改动证明是有用的！！！
最终解决方案：
然后这次进行编译，就不会出现error了，只会出现一些warning，不影响后面的使用。
