1.下载tensorflow api
2.下载models
首先将源码下载下来,地址:https://github.com/tensorflow/models/下载以后,就得到一个models文件夹,我们要的源码在
models/research/object_detection/文件夹里。
3.protoc版本
Tensorflow Object Detection API要求protoc版本为2.6.0以上,可以使用protoc --version 命令来看自己的版本
如果报错并出现 No such File or directory ,很有可能是版本的问题,我推荐下载Protocol Buffers v3.4.0版本的,然后再运行上述命令一般就没问题了
命令查看版本,如果低于这个版本的或者编译出错,就得升级了。我的电脑的版本是3.6.1,先编译看看能不能通过再说。之前是2.6.1就一直出错,无法转换为.py 就是编译protoc文件,protos文件下下有一些proto文件,我们要使用protoc将其编译,将其编译为python文件。
4.解压下载的压缩包,把解压后的文件夹里的bin文件夹中的protoc.exe 放到/usr/bin/protoc
这一步没法手动复制,需要在终端上进行,所以可以输入指令
sudo cp bin/protoc /usr/bin/protoc
5.在models-master\research\目录下打开命令行窗口,输入并回车:
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
6.
将Slim加入PYTHONPATH
通过指令export PYTHONPYTH=$PYTHONPATH:'/home/lw/models-master/research':'/home/lw/models-master/research/slim'
6.安装完成测试,在research文件下执行:
python object_detection/builders/model_builder_test.py
如果出现ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib' ModuleNotFoundError: No module named 'PIL'这些问题
就pip install matplotlib pip install PIL来解决。