笔者环境操作系统是ubuntu,环境采用anaconda3。
1.下载tensorflow/models项目和编译proto文件
首先在github上,通过 git clone https://github.com/tensorflow/models.git 下载tensorflow/models项目
得到一个models文件夹,笔者在home/fzh路径下创建object_detection文件夹,models文件夹放里面,路径为/home/fzh/object_detection/models,在/home/fzh/object_detection/models/research里编译proto文件,由于我的protoc 版本是
故在2.6以上,小于的需要升级这里就不详细说啦,在/home/fzh/object_detection/models/research里执行 (protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. ) 可看见/home/fzh/object_detection/models/research/object_detection/protos,文件夹里有对应的.py文件生成,说明编译成功了。
2.将slim加入PYTHONPATH
由于tensorflow object detection api是以slim为基础实现的,需要将slim的目录加入PYTHONPATH后才能正确运行,故在/home/fzh/object_detection/models/research,执行(export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/fzh/object_detection/models/research:/home/fzh/object_detection/models/research/slim)
3.安装完成测试
在/home/fzh/object_detection/models/research执行
python object_detection/builders/model_builder_test.py
出现,说明安装成功
4.执行训练好的模型
在/home/fzh/object_detection/models/research中执行jupyter-notebook,在object_detection 文件夹中,单击object_detection_tutorial.ipynb运行示例文件,
使用shift+enter可依次执行命令
其中
MODEL_NAME就是模型的名字,默认用的是ssd+mobilenet,可以在
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md
下载不同的模型。
由于网速的原因,手动下载的模型,注释掉前两行
后面依次执行就会有两张结果