tensorflow目标检测API的安装

tensorflow Detection API install

官网安装教程

官网

提供了linux下的安装方法，那么windows下应该如何安装呢？

Protobuf安装

官网建议安装 Protobuf 2.6。我们在google/protobuf

中找到protobuf的win32版本，下载下来。解压后可以找到protocal.exe文件。

# Fromtensorflow/models/research/

protocobject_detection/protos/*.proto --python_out=.

将exe文件放置在以上命令目录中，上述命令即可执行。没有报错即正确。之后会生成若干py文件在object_detection/protos/中。

安装model和slim

在research目录下运行

pythonsetup.py install

在slim目录下运行

pythonsetup.py build

pythonsetup.py install

在slim安装时会出现

error:could not create 'build': 当文件已存在时，无法创建该文件。

这是因为原来clone的文件夹里有一个BUILD文件，将其删除后执行上述命令安装slim即可。

配置path环境变量

将以下路径

你的models-master路径\research:你的models-master路径\research\slim;

添加到系统path环境变量中。

其他库文件pip安装即可

测试

pythonobject_detection/builders/model_builder_test.py

若显示

Ran 15tests in ***s

OK

说明测试通过。

参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/29215867

https://blog.youkuaiyun.com/lgczym/article/details/79272579

tensorflow Detection API tutorial 运行

可以依照官网的介绍，在/object_detection文件夹目录下运行

jupyter-notebook

之后打开object_detection_tutorial.ipynb，使用Shift+Enter依次执行各行（注意涉及下载，某些命令执行需要一定时间，[]中为*号时是正在运行，变为数字后为执行完毕）。

我这里将其中的代码存成了.py文件。使用时需在代码中设置test_path中的测试图片个数，同时将test图像存为image*.jpg（*代表数字）。依据上述处理好以后，可将整个object_detection目录下执行该py代码进行图片目标检测测试。
若不想在原model目录下，可将整个object_detection文件夹考至别处进行test。