Tensorflow object detection API 使用方法

最新推荐文章于 2025-04-18 12:10:28 发布

这个名字真好听

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40428368/article/details/80967368

本文档详细介绍了如何在Ubuntu环境下安装配置TensorFlow对象检测API，并提供了常见问题的解决方案，包括COCO API的安装及protobuf的编译等。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在目录下新建文件夹，命名为Tensorflow，下载：https://github.com/tensorflow/models　解压至Tensorflow。在/home/xxx/Tensorflow/models-master/research目录下有object_detection,你可以找到它。

打开链接：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md，你可以看到如何配置Tensorflow Object Detection API。因为有些依赖包我已经在anaconda2里下载了，所以不需要重复下载。如果你没有安装anaconda的话，按照步骤把那些依赖安装一下。

直接进行到下一步:COCO API installation(可选项)，打开终端输入以下：

$git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
$cd cocoapi/PythonAPI
$make
$cp -r pycocotools /home/xxx/Tensorflow/models-master/research/

注意在make过程中可能遇到错误：

    UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe2 in position 43: ordinal not in range(128)

可能是python编码的问题，解决方法：参考博客https://blog.youkuaiyun.com/kezhen/article/details/21595747。因为ubuntu自带python2.7,你可以在/usr/local/lib/python2.7发现它，但是我安装过anaconda2，所以现在系统用的python2.7在这里：/home/xxx/anaconda2/lib/python2.7，对于刚刚的问题你应该在/home/xxx/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/里打开终端，输入：

$sudo nano sitecustomize.py

然后在编辑界面，拷贝下面两句进去（意思是使用utf-8编码方式）：

import sys
sys.setdefaultencoding('utf-8')

根据提示，然后按下ctrl+o键，写入文件里，按回车，最后按ctrl+x退出编辑模式。然后回到之前的步骤里make，这次就可以了。

下一步：Protobuf Compilation。在/home/xxx/Tensorflow/models－master/research/　下打开终端，输入：

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

下一步：Add Libraries to PYTHONPATH，在终端输入：

$export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim

测试一下：

python object_detection/builders/model_builder_test.py

运行 Jupyter notebook demo，在/home/xxx/Tensorflow/models-master/research/,打开终端

$ jupyter notebook

运行后浏览器自动启动，显示 Jupyter 界面，进入object_detection文件夹中的object_detection_tutorial.ipynb。

点击 Cell 的Run All ，等待片刻后，将会显示检测结果。测试图片存放在/home/xxx/Tensorflow/models-master/research/object_detection/test_images。

下面是测试结果。