利用TensorFlow object_detection API 训练自己的检测器

参考

https://www.skcript.com/svr/realtime-object-and-face-detection-in-android-using-tensorflow-object-detection-api/

https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9663649.html

下载Tensorflow models

由于现在tensorflow已经升级到2.0， https://github.com/tensorflow/models 下面的很多项目都已经升级到了tensorflow2.0， 可是由于公司的机器学习平台的tensorflow还是1.12，直接运行基于tensorflow2.0编写的代码，会出现各种各样的问题，所以需要寻找老版本的models。 直接在网页上很难找到，所有release的版本都已经去掉了Research/tutorial/sample 这几个文件夹。最终通过如下命令，成功下载到了想要的models，我们这里主要用到research下面的object_detection项目

git clone -b r1.5 https://github.com/tensorflow/models.git

环境

安装anaconda和tensorflow这些都是比较容易找到的，由于公司已经预装了这些，这里就不再累述了。

数据收集与标注

首先我找了一些自己需要用到的游戏截图，接下来使用 LabelImg 这款小软件，直接在 https://tzutalin.github.io/labelImg/  找到它的windows安装版本，对train和test里的图片进行人工标注（时间充裕的话越多越好），如下图所示。