使用Tensorflow object detection API——环境搭建与测试

【软件环境搭建】

　　操作系统：windows 10 64位

　　内存：8G

　　CPU：I7-6700

　　Tensorflow: 1.4

　　Python：3.5

　　Anaconda3 (64-bit)

　　以上环境搭建请自行到百度查阅教程。

【API环境搭建】

　　1、下载Tensorflow object detection API

　　下载地址：https://github.com/tensorflow/models

　　由于Github有时会下载失败，小编特地上传了API至百度云盘供大家下载：https://pan.baidu.com/s/1cjgWwCGGoj30qjwS6Gbtyw 密码：du86

　　2、Protobuf 安装与配置

　　下载地址：https://github.com/google/protobuf/releases（请下载window版本：见下图）

　　3、解压Protobuf，将bin文件夹中的protoc.exe放到C:\Windows

　　4、在Tensorflow object detection API数据下的models-master/research\目录下打开命令行窗口，输入：protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

　　　　这里会拨错提示找不到文件，可以尝试把/*.proto 这部分改成文件夹下具体的文件名，一个一个试，每运行一个，在对应的文件夹下应该出现对应的.py结尾的文件。

　　5、PYTHONPATH 环境变量设置　　

　　在 ‘此电脑’-‘属性’- ‘高级系统设置’ -‘环境变量’-‘系统变量’ 中新建名为‘PYTHONPATH’的变量，将models-master/research/ 及 models-master/research/slim 两个文件夹的完整目录添加，分号隔开，效果如下图：

　　

　　6、测试API

　　接下来可以测试API，在 models-master/research/ 文件夹下运行命令行：不报错说明运行成功。

　　python object_detection/builders/model_builder_test.py

【测试自带案例】

　　1、开启jupyter notebook

　　“开始-Anaconda3-Anaconda Prompt”调出命令行，改变工作目录至 models-master\research\object_detection

　　注：这里可能有的人设置了jupyter notebook文件路径，需要把默认路径先注释掉。具体方法见：http://www.cnblogs.com/raorao1994/p/8058924.html

　　2、运行测试代码

　　调用浏览器（Chrome）打开当前文件夹，点开 object_detection_tutorial.ipynb，在新标签页中打开 Object Detection Demo，点击上方的 “Cell”-"Run All"。

　　

　　3、结果

　　

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