【目标检测项目实战】一、Tensorflow Object Detection API 下载与配置及使用

首先，简单介绍下，Tensorflow Object Detection API是一个构建在TensorFlow之上的开源框架，它使构建、训练和部署对象检测模型变得很容易

首先，关于win10下深度学习基本环境的搭建，比如，anaconda， Tensorflow CPU或GPU版本，pycharm等安装这块就不说了，网上的教程很多。

额外需要的python库有 pillow,  lxml，可以通过pip install 命令进行安装

1.Tensorflow Object Detection API 下载

    https://github.com/tensorflow/models，直接从github上下载源码

2.Protoc下载

Protoc是用来将下载来的 中的 object_detection/protos目录下的proto文件编译为py文件

WIN下，建议下载3.4的版本，下载链接

下载完成后，将对应目录的bin文件夹目录添加到环境变量中

cmd打开命令行，输入 protoc,显示如下内容说明安装成功

 

3.object_detection\protos目录下的文件编译

将之前下载好的Tensorflow Object Detection文件解压，命令行cd进入models-master\research目录下，然后执行命令

protoc ./object_detection/protos/*.proto --python_out=. 

将object_detection/protos目录下的proto文件编译为py文件，

执行完毕后，进入object_detection/protos目录下查看，可以看到生成了对应的p