基于Tensorflow Object Detection API的宠物检测实践

使用Tensorflow Object Detection API进行宠物检测

API简介

一个很方便的物体检测模型训练、推理API, 很适合深度学习新手使用。建议搭配图书教程《深度学习图像识别技术：基于Tensorflow Object Detection API 与OpenVINO工作条件》食用

官方教程

https://colab.research.google.com/github/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/colab_tutorials/object_detection_tutorial.ipynb

这里官方是在Google Colab中进行的操作，便于学习，我们也使用Google Colab进行学习实践。

接下来我们跟着教程一步一步走,目前还只是在google环境中跑，没有什么bug，等换个环境再来记录bug

1. 环境安装

!pip install -U --pre tensorflow=="2.*"
!pip install tf_slim
!pip install pycocotools

2. git获取代码

import os
import pathlib


if "models" in pathlib.Path.cwd().parts:
  while "models" in pathlib.Path.cwd().parts:
    os.chdir('..')
elif not pathlib.Path('models').exists():
  !git clone --depth 1 https://github.com/tensorflow/models

编译并安装目标检测包

%%bash
cd models/research/
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
%%bash 
cd models/research
pip install .

3. 相关接口封装

1. 导入相关模块

import numpy as np
import os
import six.moves.urllib as urllib
impor