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Ubuntu20.04下成功配置TensorFlow Object Detection API 教程

发表于 更新于 分类于 Valine：
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TensorFlow Object Detection API 作为目前开源的接口，集成了当下比较主流的一些网络模型，并且作了系统性的划分，所以适合快速上手各个算法模型，在使用之前，必须按照官方指导配置好环境，具体参考本篇内容完成配置

Ubuntu20.04下成功配置TensorFlow Object Detection API 教程

Ubuntu下用TensorFlow Object Detection API训练自己的数据

Ubuntu下用TensorFlow Object Detection API测试自己的数据

新建一个名为TensorFlow的文件夹

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mkdir TensorFlow

打开终端，cd进入TensorFlow

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cd TensorFlow

克隆TensorFlow Models

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git clone https://github.com/tensorflow/models.git

现在你的TensorFlow文件夹应该如下：

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TensorFlow/
└─ models/
   ├─ community/
   ├─ official/
   ├─ orbit/
   ├─ research/
   └── ...

配置Protobuf

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pip install protobuf
cd models/research/
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

配置COCO API

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git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
make
cp -r pycocotools <PATH_TO_TF>/TensorFlow/models/research/

安装Object Detection API

这里需要注意一点，先要确认你的tensorflow版本，我的是tf1.x，所以这里我要拷贝的是tf1的setup,如果你的是tf2.x,那就拷贝tf2的setup.

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#确保你当前在TensorFlow/models/research/文件夹下
cp object_detection/packages/tf2/setup.py .
python -m pip install .

测试Object Detection API是否安装成功

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python object_detection/builders/model_builder_tf1_test.py

注意这里也是要和你自己的tensorflow版本对上。

测试通过则说明安装无误。