目标检测之Tensorflow Object Dection API 实现(超详细!不看后悔系列!!!)

一.准备工作

1.下载并安装Anaconda

二.正式工作

1.创建环境
1.1打开Anaconda Prompt
1.2 输入语句:conda create -n tensorflow python=3.6
1.3关闭Anaconda Prompt

2.激活环境
2.1打开cmd
2.2 输入语句:activate tensorflow

3.下载Tensorflow
3.1 输入语句:pip install -i https://pypi.douban.com/simple tensorflow==1.13.1
3.2 检查是否安装成功
3.2.1输入语句: python
3.2.2输入语句:import tensorflow as tf
3.2.2.1
目标检测之Tensorflow Object Dection API 实现(超详细!不看后悔系列!!!)安装成功

3.2.2.2
目标检测之Tensorflow Object Dection API 实现(超详细!不看后悔系列!!!)安装失败,不要慌,还有救,请参考:救命稻草

4.下载相关Python包
pip install -i https://pypi.douban.com/simple lxml
pip install -i https://pypi.douban.com/simple pillow
pip install -i https://pypi.douban.com/simple jupyter
pip install -i https://pypi.douban.com/simple Cython
pip install -i https://pypi.douban.com/simple matplotlib

5.安装protobuf库

5.1下载并解压
下载地址:protobuf库

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5.2配置环境变量
5.2.1点击系统变量中的Path变量
5.2.2添加变量
目标检测之Tensorflow Object Dection API 实现(超详细!不看后悔系列!!!)
6.下载Tensorflow Object Dection API
6.1下载并解压
下载地址:Tensorflow Object Dection API
6.2配置环境变量
6.2.1 系统变量中新建 PYTHONPATH变量
目标检测之Tensorflow Object Dection API 实现(超详细!不看后悔系列!!!)
6.2.2 在PYTHONPATH变量中添加值
目标检测之Tensorflow Object Dection API 实现(超详细!不看后悔系列!!!)
7.编译protobuf
7.1进入到models-1.13.0中的research目录下
cd xxx/models-1.13.0/research —结合自己的路径
7.2 输入语句 :protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

8.环境检测
8.1进入到models-1.13.0/research/object_detection/builders目录下
cd xxx/models-1.13.0/research/object_detection/builders
8.2输入语句:python model_builder_test.py
8.3目标检测之Tensorflow Object Dection API 实现(超详细!不看后悔系列!!!)
出现图中结果,搭建成功!

9.运行模型
9.1进入到models-1.13.0/research/object_detection目录下
cd xxx/models-1.13.0/research/object_detection
9.2输入语句:jupyter notebook
9.3
9.3.1自动打开浏览器
9.3.2没自动打开浏览器
复制地址到浏览器
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9.4找到 object_detection_tutorial.ipynb文件并打开
目标检测之Tensorflow Object Dection API 实现(超详细!不看后悔系列!!!)
9.5点击Run All,等待运行
目标检测之Tensorflow Object Dection API 实现(超详细!不看后悔系列!!!)9.6运行效果
目标检测之Tensorflow Object Dection API 实现(超详细!不看后悔系列!!!)
目标检测之Tensorflow Object Dection API 实现(超详细!不看后悔系列!!!)成功!!!

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