Tensorflow Object Detection API 安装 配置 运行demo
Tensorflow Object Detection API
一、需要安装的依赖如下:
1.下载Tensorflow Object Detection API模型
下载地址:https://github.com/tensorflow/models
本地地址:E:\lh\senior\internship\models-master
2.安装配置Protobuf
(1)下载Protobuf
下载地址:https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases
本地地址:E:\lh\senior\internship\protoc-3.4.0-win32
(2)将解压后的bin文件夹路径添加到环境变量中
(3)打开cmd,输入 protoc:输出如下信息则表示添加环境变量成功
(4)将下载的tensorflow object detection文件解压,找到文件夹下的\models-master\research\object_detection\protos目录,利用Protoc将目录中的.proto文件编译成py文件。
cmd下使用cd命令进入到\models\research文件夹下
执行下面的命令:protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
命令执行结束后:
(5)添加环境变量
(6)检测是否安装成功
3.安装需要的python库:pillow, lxml, matplotlib, jupyter等
(1)cmd下进入python安装目录下的\Scripts目录
(2)安装Cpython
(3)安装contextlib2
(4)安装pillow
(5)安装lxml
(6)安装jupyter
(7)安装matplotlib
4.COCO API的配置
(1)下载
下载地址:https://github.com/cocodataset/cocoapi
本地地址:E:\lh\senior\internship\cocoapi-master
copy the pycocotools subfolder to the tensorflow/models/research directory
(2)在cmd窗口,cd到\cocoapi-master\PythonAPI目录,执行 python setup.py install命令
出现如下错误:
下载对应的Microsoft Visual C++ 14.0:
https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=691126
(3)重启后重新执行(2)
5.Python-tk的安装配置
windows下python3.2版本之后是自动安装tkinter的,检查方法如下:
如果出现下面的界面,说明已经安装
二、运行自带DEMO
(1)在CMD中找到models-master文件夹下
(2)输入:jupyter-notebook
(3)浏览器打开jupyter
(4)找到research\object_detection\object_detection_tutorial.ipynb
(5)点击Cell->Run all,等待结果
三、参考教程
1.tensorflow的安装教程
https://tensorflow.google.cn/install/pip
2.Tensorflow object detection API 详细配置教程
https://blog.****.net/zj1131190425/article/details/80711857
3.Tensorflow object detection API下载链接
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
4.COCOAPI下载配置链接
https://github.com/philferriere/cocoapi
API使用和原理
https://blog.****.net/linolzhang/article/details/73730463