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windows faster-rcnn安裝一直會出現各種錯誤，本人在實驗室電腦成功安裝后，在自己電腦上同樣的安裝步驟也成功。所以做個總結，希望對大家有幫助。
一：安裝環境
1、windows10
2、visual studio 2013
3、cuda7.5 for windows10
4、cudnn5.1 for windows 10
5、py-faster-rcnn https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
6、caffe https://github.com/Microsoft/caffe
7、py-faster-rcnn windows lib：https://github.com/MrGF/py-faster-rcnn-windows
具體安裝文件見本人最后的資源鏈接。
二：軟件安裝
（1）CUDA7.5
cuda7.5直接安裝操作，選擇了默認安裝路徑。安裝完成后，系統自動配置兩個環境變量。
CUDA_PATH：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5
CUDA_PATH_V7_5：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5
為使用方便，我們在添加如下變量：
CUDA_BIN_PATH：%CUDA_PATH%\bin
CUDA_LIB_PATH：%CUDA_PATH%\lib\Win32
CUDA_SDK_BIN：%CUDA_SDK_PATH%\bin\Win64
CUDA_SDK_LIB：%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
CUDA_SDK_PATH：C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5
測試cuda安裝是否工程：
1、cmd輸入nvcc -V
2、進入C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5 點擊Samples_vs2013.sln編譯運行，出現如下圖表面安裝成功：
（2）cudnn5.1
下載cudnn5.1 解壓得到include ，bin，lib三個文件夾，將三個文件夾復制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5下對應的include lib和bin文件夾下。
（3）Caffe安裝
參考本人上篇博客，由於要是用faster-rcnn，所以編譯的時候需要roi_pooling_layer.hpp,cu,cpp等加入到libcaffe文件配置中。具體參考http://www.cnblogs.com/LaplaceAkuir/p/6445189.html。
（4）py-faster-rcnn配置
下載py-faster-rcnn，建議git clone，不然缺少分支。確認caffe編譯后的Build/x64/Release/添加到系統環境目錄。
caffe編譯下Build/x64/Release/pycaffe/caffe 目錄復制到py-faster-rcnn/caffe-faster-rcnn/python目錄下，替換原有文件。
安裝環境7的py-faster-rcnn下的lib復制到py-faster-rcnn下替換到原來的lib文件。
安裝必要庫：conda install numpy pyqt ，本人用的anaconda2，可以直接安裝。此步驟一般會安裝多個依賴庫。
cmd切換到py-faster-rcnn/lib目錄：執行python setup.py install 成功后，修改setup_cuda.py中第33行，CUDA的include路徑為你自己的路徑。
執行 python setet_cuda.py install 安裝成功后。
（5）運行demo
下載模型文件
方案1、官方鏈接：http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/faster-rcnn-data下載faster -rcnn model
方案2、百度網盤地址：http://pan.baidu.com/s/1c1JQdby
cmd切到py-faster-rcnn目錄下，執行python ./tool/demo.py 可能出現錯誤和解決辦法：
1、編譯遇到 AttributeError: ‘ProposalLayer’ object has no attribute ‘param_str_’ 問題，找到對應文件，修改param_str_為param_str ，完成編譯。
2、proposal_layer.py出現 keyerror:’1’錯誤，將第64行改cfg_key='TEST'#str(self.phase)
至此，編譯完成，運行成功。
三：安裝文件資源
cuda7.5.18 ,cudnn5.1: http://pan.baidu.com/s/1dE6qKFn
faster-rcnn model: http://pan.baidu.com/s/1c1JQdby
py-faster-rcnn for lib: https://github.com/MrGF/py-faster-rcnn-windows