虽然已经有这么多的资料来介绍如何使用Tensorflow的物体检测接口，但是一般都是工程性质的，没有对相关的细节进行研究。我自然也没有研究很多的细节，但是对其中感兴趣的部分进行了些许的研究。所以就想自己来写一下整个操作过程中的心得体会，一来是对自己工作的一个总结，二来或许会帮助一些正在填坑的童鞋。
首先给出一些其他的介绍物体检测Api的资源：
Raccoon detector
Abyssinian
TensorFlow —— 30秒搞定物体检测
Deep Dive into Object Detection with Open Images, using Tensorflow
Mac安装tensorflow Object detection Api
Train a TensorFlow Object Detection Classifier for multiple object detection on Windows
这是window上的版本，作者还在Youtube上上传了教学视频，手把手教大家如何操作。
Training and serving a realtime mobile object detector in 30 minutes with Cloud TPUs
这是2018.7.14由谷歌官方博客给出的详细的利用tensorflow object detection api & TPU训练自己数据，并且将模型转换为tf-lite模型移植到手机端的很详细的手把手教程。其实也不一定非要用TPU，我自己在mac上测试过，关键是从源代码安装 TensorFlow容易出问题，大家可是小心的试一下。
当然你也可以不用Tf-Lite, 而是直接将电脑端训练好的模型应用在手机端，可以参考A GUIDE TO RETRAINING OBJECT DETECTION MODELS WITH TENSORFLOW或者参考官网的
Building TensorFlow on Android
计划在博客中以此为题展开一个系列的讲解，包括
Tensorflow Api的安装
利用Tensorflow object detection Api进行自己的数据训练
ssd算法的结构
如何调整ssd相关的模型来加速模型在GPU+CPU（如Tx2）上的inference速度
如何调整算法结构来加速inference速度
如何将训练好的模型移植到App中 等话题。