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


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

在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述
6.2.2 在PYTHONPATH变量中添加值
在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述

9.4找到 object_detection_tutorial.ipynb文件并打开
在这里插入图片描述
9.5点击Run All，等待运行
在这里插入图片描述9.6运行效果
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述成功！！！