近些版本tensorflow(r1.2, r.13)的object detection API 藏匿于models中的research文件夾下，Tutorial, Demo一應(yīng)俱全光绕，實(shí)在是新手在tensorflow框架下實(shí)現(xiàn)物體檢測(cè)的良師益友妖异，即使是對(duì)Tensorflow不是特別了解的同學(xué)也可以學(xué)習(xí)這個(gè)例子馬上進(jìn)入狀態(tài)炫掐。
API的作者及引用信息可以在Readme.md里看到盒音，但是為表對(duì)幾位神牛的敬仰之情扣溺，Paper鏈接貼在這里[論文鏈接]
"Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors."
Huang J, Rathod V, Sun C, Zhu M, Korattikara A, Fathi A, Fischer I, Wojna Z,
Song Y, Guadarrama S, Murphy K, CVPR 2017
按照教程走
安裝
Installation中第一步給出了一些需要安裝的庫(kù)宏悦，安裝方法特別簡(jiǎn)單镐确，這里我們假設(shè)各位萌新已經(jīng)裝好了包吝。唯一需要手動(dòng)一點(diǎn)的就是添加路徑了，文檔給出的方式是
# From tensorflow/models/research/
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
這樣存在的問(wèn)題是每次用API都要加這么一句話源葫。一勞永逸的辦法是將路徑加到bashrc中诗越。
sudo gedit ~/.bashrc
在bashrc配置文件末尾加
export PYTHONPATH="your_path_models/research/:$PYTHONPATH"
export PYTHONPATH="your_path_models/research/slim:$PYTHONPATH"
保存完了記得source一下
source ~/.bashrc
或者登出系統(tǒng)再重新登錄一下，都可以息堂。
安裝完了以后就要測(cè)試我們的安裝有沒(méi)有問(wèn)題啦嚷狞，跑到我們的research文件夾下
python object_detection/builders/model_builder_test.py
沒(méi)問(wèn)題的話會(huì)告訴你test用了多久，我的是7秒荣堰。
Running Notebook
是不是迫不及待地想試試效果呢床未。 API提供的Demo是research/下的object_detection_tutorial.ipynb文件。打開(kāi)方法很簡(jiǎn)單
# From tensorflow/models/research/object_detection
jupyter notebook
notebook打開(kāi)之后找到黑體文件打開(kāi)它振坚，一塊一塊運(yùn)行就可以得到demo的結(jié)果啦薇搁。
值得注意的是Download Model 這個(gè)模塊，它每次運(yùn)行都會(huì)重新下載ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017這個(gè)模型渡八，默認(rèn)的路徑就在當(dāng)前工作的文件夾啃洋，這樣把上次默認(rèn)下載的替換掉。再改動(dòng)代碼之前屎鳍，我們最好還是把下載好的這個(gè)模型另外保存一下宏娄，免得連模型的尸體都找不到。
