一、簡介

《21個專案玩轉深度學習：基於Tensorflow的實踐詳解》第五章實踐

win10、jupyter notebook、python3.6，

Tensorflow Object Detection API專案地址：https://github.com/tensorflow/models

二、安裝API

首先下載Tensorflow Object Detection API專案，下載後的models資料夾下有個research資料夾，下文所指research資料夾即此資料夾

2.1、安裝protoc

protoc用於編譯proto檔案，按照書中教程，老是報錯，行不通，這裡使用另外一種方法啊，

2.1.1、下載protoc3.4版本：https://github.com/google/protobuf/releases  

裡邊有兩個檔案見，一個bin,一個include，

2.1.2、將bin裡面的protoc.exe檔案新增進計算機環境變數path中，

2.1.3、開啟research資料夾，shift+滑鼠右鍵，然後點選Powershell，開啟powershell視窗（不知道在cmd中行不行，未測試）

2.1.4、在powershell視窗中輸入以下命令，回車，即可編譯proto檔案，

Get-ChildItem object_detection/protos/*.proto |Resolve-Path -Relative | %{protoc $_ --python_out=.}     
 

可見\research\object_detection\protos資料夾下生成了.py檔案，即編譯成功

參考：https://blog.csdn.net/bailixuance/article/details/84502124

三、執行訓練好的模型

3.1、開啟anconda prompt,切換到objection_dection資料夾，執行jupyter notebook，在notebook中開啟該工程

3.2、開啟object_detection_tutorial.ipynb檔案

3.3、在object_detection_tutorial.ipynb檔案中，

將

from matplotlib import pyplot as plt

修改為：

import matplotlib.pyplot as plt

如圖：

這一步異常重要，不修改的話，會報錯，

3.4、執行run all 命令，即可使用預設預訓練模型對預設圖片進行目標檢測

3.5、執行結果如下：

可將\research\object_detection\test_images裡面的圖片修改為自己的圖片進行檢測，比如：

3.6、MODEL_NAME值是：'ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17'，因此使用的模型是SSD+MobileNet，

可以改變此值來使用不同的模型，在\research\object_detection\g3doc資料夾中，在detection_model_zoo.md儲存有模型地址，根據此檔案進行更改為相應的模型即可：