一、简介
《21个项目玩转深度学习：基于Tensorflow的实践详解》第五章实践
win10、jupyter notebook、python3.6，
Tensorflow Object Detection API项目地址：https://github.com/tensorflow/models
二、安装API
首先下载Tensorflow Object Detection API项目，下载后的models文件夹下有个research文件夹，下文所指research文件夹即此文件夹
2.1、安装protoc
protoc用于编译proto文件，按照书中教程，老是报错，行不通，这里使用另外一种方法啊，
2.1.1、下载protoc3.4版本：https://github.com/google/protobuf/releases
里边有两个文件见，一个bin,一个include，
2.1.2、将bin里面的protoc.exe文件添加进计算机环境变量path中，
2.1.3、打开research文件夹，shift+鼠标右键，然后点击Powershell，打开powershell窗口（不知道在cmd中行不行，未测试）
2.1.4、在powershell窗口中输入以下命令，回车，即可编译proto文件，
Get-ChildItem object_detection/protos/*.proto |Resolve-Path -Relative | %{protoc $_ --python_out=.} 可见\research\object_detection\protos文件夹下生成了.py文件，即编译成功
参考：https://blog.csdn.net/bailixuance/article/details/84502124
三、执行训练好的模型
3.1、打开anconda prompt,切换到objection_dection文件夹，运行jupyter notebook，在notebook中打开该工程
3.2、打开object_detection_tutorial.ipynb文件
3.3、在object_detection_tutorial.ipynb文件中，
将
from matplotlib import pyplot as plt修改为：
import matplotlib.pyplot as plt如图：
这一步异常重要，不修改的话，会报错，
3.4、运行run all 命令，即可使用默认预训练模型对默认图片进行目标检测
3.5、运行结果如下：
可将\research\object_detection\test_images里面的图片修改为自己的图片进行检测，比如：
3.6、MODEL_NAME值是：'ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17'，因此使用的模型是SSD+MobileNet，
可以改变此值来使用不同的模型，在\research\object_detection\g3doc文件夹中，在detection_model_zoo.md保存有模型地址，根据此文件进行更改为相应的模型即可：
