Tensorflow Object Detection API 安装 配置 运行demo

Tensorflow Object Detection API

一、需要安装的依赖如下：

1.下载Tensorflow Object Detection API模型

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

本地地址：E:\lh\senior\internship\models-master

2.安装配置Protobuf

（1）下载Protobuf

下载地址：https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases

本地地址：E:\lh\senior\internship\protoc-3.4.0-win32

（2）将解压后的bin文件夹路径添加到环境变量中

（3）打开cmd,输入 protoc：输出如下信息则表示添加环境变量成功

（4）将下载的tensorflow object detection文件解压，找到文件夹下的\models-master\research\object_detection\protos目录，利用Protoc将目录中的.proto文件编译成py文件。

cmd下使用cd命令进入到\models\research文件夹下

执行下面的命令：protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

命令执行结束后：

（5）添加环境变量

（6）检测是否安装成功

3.安装需要的python库：pillow,  lxml, matplotlib, jupyter等

（1）cmd下进入python安装目录下的\Scripts目录

（2）安装Cpython

（3）安装contextlib2

（4）安装pillow

（5）安装lxml

（6）安装jupyter

（7）安装matplotlib

4.COCO API的配置

（1）下载

下载地址：https://github.com/cocodataset/cocoapi

本地地址：E:\lh\senior\internship\cocoapi-master

copy the pycocotools subfolder to the tensorflow/models/research directory

（2）在cmd窗口，cd到\cocoapi-master\PythonAPI目录，执行 python setup.py install命令

出现如下错误：

下载对应的Microsoft Visual C++ 14.0：

https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=691126

（3）重启后重新执行（2）

5.Python-tk的安装配置

windows下python3.2版本之后是自动安装tkinter的，检查方法如下：

如果出现下面的界面，说明已经安装

 

二、运行自带DEMO

（1）在CMD中找到models-master文件夹下

（2）输入：jupyter-notebook

（3）浏览器打开jupyter

（4）找到research\object_detection\object_detection_tutorial.ipynb

（5）点击Cell->Run all,等待结果

 

三、参考教程

1.tensorflow的安装教程
https://tensorflow.google.cn/install/pip

2.Tensorflow object detection API 详细配置教程
https://blog.youkuaiyun.com/zj1131190425/article/details/80711857

3.Tensorflow object detection API下载链接
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection

4.COCOAPI下载配置链接
https://github.com/philferriere/cocoapi

API使用和原理
https://blog.youkuaiyun.com/linolzhang/article/details/73730463