Object Detection API（1）——安装及测试：

最近在学习Tensorflow推出的object detection api，所以写下一些笔记来记录执行的步骤以及遇到的问题，以备忘。

整个笔记过程会从object detection api安装，测试，到训练自己定义的数据，输出训练模型，以及如何用opencv来调用训练后的模型。

1，下面记录object detection api工具的安装过程，安装环境为win10

准备工作：

（1）预先安装tensorflow-gpu-1.4, python3.5

（2）下载TensorFlow/model文件夹

（3）在https://github.com/google/protobuf/releases下载 

protoc-3.4.0-win32.zip，安装protoc,设置环境变量，或者将bin和include两个文件夹，移到C:\Windows目录下。

（4）在object_detection的父目录执行命令：

protoc.exe object_detection/protos/*.proto –python_out=.

安装过程：

（1）在models-master/research目录寻找setup.py文档。若存在，则运行

python setup.py install

（2）配置环境变量，如下YOUPATH表示你的models所在目录：

YOUPATH\models-master\research:YOUPATH\models-master\research\object_detection

（3）运行测试命令：python object_detection/builders/model_builder_test.py

如果运行测试命令报错如下：

Import erro : no models named  ‘nets’

则需要删除slim目录的BUILD文件重新安装，在models-master/research/slim目录下也运行

python setup.py install

(4)再次测试结果如下所示：

2，运行官方demo

打开object_detection目录下的object_detection_tutorial.ipynb，命令如下：

jupyter notebookobject_detection_tutorial.ipynb

检测结果如下：

参考资料

[1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/29215867

[2]TensorFlow model 官方开源网址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection