Tensorflow 版本ssd 算法的学习历程

本文详细介绍了在个人电脑上成功部署SSD目标检测算法的过程,包括下载源码、配置环境、安装所需库以及运行测试样例等关键步骤,并分享了解决过程中遇到的问题。

经历了无数坑,终于在电脑上成功运行了ssd算法。

主要参考的博客:http://m.blog.youkuaiyun.com/yexiaogu1104/article/details/77415990

                             http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6984403.html

下面记录下我的流程。

1.从 https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 上下载源码并解压;

2.下载模型 https://drive.google.com/uc?id=0B0qPCUZ-3YwWZlJaRTRRQWRFYXM&export=download

存放在SSD-Tensorflow-master/checkpoints/这个目录下

3.在终端进入 SSD-Tensorflow-master下的notebook目录,运行jupyter-notebook进入http://localhost:8888/tree服务器,打开 ssd_notebook.ipynb文件

4.改变path = '../demo/'成自己的图片所在路径 

5. 从头到尾运行所有cell。

最终的运行结果:

下面记录下我经历的坑:

1.运行时报错: 

ValueError: Only know how to handle extensions: ['png']; with Pillow installed matplotlib can handle more images 

 错误原因:未安装Pillow库导致不能加载更多格式的图片

解决:sudo pacman -S python-pillow
安装Pillow库

2.

这一步不必进行,我改了之后程序会出错,提示没有visualization模块,不改反而能成功运行。

3.一定要安装好所需要的环境:notebook pil 等等!!!

转载于:https://www.cnblogs.com/lancerpoi/p/7736727.html

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