tensorflow Detection API install
官网安装教程
提供了linux下的安装方法，那么windows下应该如何安装呢？
Protobuf安装
官网建议安装 Protobuf 2.6。我们在google/protobuf
中找到protobuf的win32版本，下载下来。解压后可以找到protocal.exe文件。
# Fromtensorflow/models/research/
protocobject_detection/protos/*.proto --python_out=.
将exe文件放置在以上命令目录中，上述命令即可执行。没有报错即正确。之后会生成若干py文件在object_detection/protos/中。
安装model和slim
在research目录下运行
pythonsetup.py install
在slim目录下运行
pythonsetup.py build
pythonsetup.py install
在slim安装时会出现
error:could not create 'build': 当文件已存在时，无法创建该文件。
这是因为原来clone的文件夹里有一个BUILD文件，将其删除后执行上述命令安装slim即可。
配置path环境变量
将以下路径
你的models-master路径\research:你的models-master路径\research\slim;
添加到系统path环境变量中。
其他库文件pip安装即可
测试
pythonobject_detection/builders/model_builder_test.py
若显示
Ran 15tests in ***s
OK
说明测试通过。
参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29215867
https://blog.csdn.net/lgczym/article/details/79272579
tensorflow Detection API tutorial 运行
可以依照官网的介绍，在/object_detection文件夹目录下运行
jupyter-notebook
之后打开object_detection_tutorial.ipynb，使用Shift+Enter依次执行各行（注意涉及下载，某些命令执行需要一定时间，[]中为*号时是正在运行，变为数字后为执行完毕）。
我这里将其中的代码存成了.py文件。使用时需在代码中设置test_path中的测试图片个数，同时将test图像存为image*.jpg（*代表数字）。依据上述处理好以后，可将整个object_detection目录下执行该py代码进行图片目标检测测试。
若不想在原model目录下，可将整个object_detection文件夹考至别处进行test。