一、環境配置

基本環境：Windows 10 + GTX950M

1、安裝Anaconda3()

注意：必須下載Anaconda3，因為Anaconda3對應Python3.x,而Windows下Tensorflow只支援Python3.x版本。

2、安裝Python-OpenCV3

去http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下載相應Windows版本的OpenCV3，根據Python版本下載相應的OpenCV。例如我的是Python3.5，我下載的OpenCV是：

然後，開啟cmd，進入下載檔案所在目錄，執行：

pip install opencv_python-
 
3.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

二、SSD-Tensorflow演示

git clone https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow.git

或者直接點選“Download ZIP”手動下載

2、開啟cmd進入SSD-Tensorflow根目錄下的./checkpoint，解壓“ssd_300_vgg.ckpt.zip”

然後，再進入SSD-Tensorflow的根目錄下執行

jupyter notebook notebooks/ssd_notebook.ipynb

即可。

但是，可能因為我的系統還裝有Anaconda2的原因，直線失敗，所以我將ssd_notebook.ipynb中的程式碼複製出來，在notebooks資料夾中新建了一個Python指令碼檔案，並且將ssd_notebook.ipynb中的最後幾行程式碼改了下

將

img = mpimg.imread(path + image_names[-5])

後面的幾句改為：

for it  in image_names:
    img = mpimg.imread(path + it)
    rclasses, rscores, rbboxes =  process_image(img)

    # visualization.bboxes_draw_on_img(img, rclasses, rscores, rbboxes, visualization.colors_plasma)
    visualization.plt_bboxes(img, rclasses, rscores, rbboxes)  
 

然後在cmd中進入notebooks直接執行

Python3 ssd_Python.py

即可執行。

由於網速問題，圖片暫時上傳不了。

三、SSD-Tensorflow訓練

1、基於某個訓練節點上對網路進行微調

2、基於已訓練好的網路進行微調

未完待續….