這個目標檢測我做了三天才調試出來，我的心都累了，不過最後我還是執行出來了，我還開心，所以努力去做。 下面的這個是參考文獻。 tensorflow：Object Detection API使用準備 - 騡兒的部落格 - CSDN部落格 https://blog.csdn.net/shenquanyue/article/details/82997799 第一步：下載模型，直接去網上下載網址為：https://github.com/tensorflow/models 點選下載儲存在本地的資料夾F:\jupyter\tensorflow\models（這是我自己的資料夾，也是我notebook執行的地方） 第二步：安裝依賴項 在自己的tensorflow的環境下使用pip安裝以下的內容： pip install pillow pip install lxml pip install jupyter pip install matplotlib 第三步：安裝protoc，這個最好自己下載然後使用copy的方式，因為pip的有時候不能用，我就直接下載的。 網址是： 。。。。。。。（我會直接放在我的GitHUB裡面） 第四步：我這裡下載的是win版本 protoc-3.4.0-win32.zip,解壓生成：bin, include兩個資料夾，目錄是：F:\jupyter\tensorflow\include F:\jupyter\tensorflow\bin 第五步：將bin 下面的proto.exe放在windows/system32 下面建立pythonpath的環境變數

From tensorflow/models/ protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. 如果沒有什麼提示就代表成功的將F:\jupyter\tensorflow\models\research\object_detection\protos下的檔案轉換成了.py檔案。 第七步：下載資料模型 這個見我的評論

這個程式會先從網上把模型下載下來，然後測試兩張圖片。 這裡直接跑可能跑不通，一方面是可能會因為牆的問題出現http錯誤，另一方面，是模型的名字有更新，而該檔案中的模型名字沒有更新。下載地址是：`這個見評論區域 然後自己修改下圖對應位置就好了 更改的地方有兩處:

如上圖所示，把MODEL_NAME改成下載的檔名，檔案下載下載就放在object_detection_tutorial.ipynb同級目錄下。 把下載的那兩行註釋掉，如下圖所示。 ，找到COCO-trained models列表，你想跑那個模型下載哪個，這裡我下載的是第一個ssd_mobilenet_v1_coco建議先下載，然後改點程式碼： 第八步：進入object_detetion中開啟右鍵加shift的方式輸入jupyter notebook ,自動進入找到【object_detection_tutorial.ipynb】，執行jupyter，按照提示把一個url連結複製到瀏覽器開啟。找到object_detection_tutorial.ipynb檔案雙擊開啟。點選執行。

好了，點選最上面 Cell-Run All，等大約兩分鐘可以出結果,網上有人說跑30-40分鐘的，估計絕大部分時間耗費在下載模型以及解壓模型上面了，我這裡的兩分鐘是第二次跑的時間，可能第一次跑，因為解壓耗費時間，時間要長於兩分鐘。注意網頁標籤頁（最上面）圖示狀態的變化，正在執行的時候，會變成一個漏斗。 執行結果如下圖所示：

另外我會將我的程式碼放在github 裡面，所有的檔案都已經下載好，放進去了，大家點開，修改一下自己的執行目錄，就可以運行了。