安装object detection API环境配置

1，下面记录object detection api工具的安装过程，安装环境为win10

准备工作：

（1）预先安装tensorflow-gpu-1.9.0, python3.5

（2）下载TensorFlow/model文件夹

， 新版本存在与GPU的兼容问题，所以不要更新版本
（3）在https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases 下载 protoc-3.4.0-win32.zip，安装protoc,设置环境变量。

（4）在research文件下执行命令：

protoc.exe object_detection/protos/*.proto --python_out=.

（5）
设置环境变量， 
将models-master；models-master/research；models-master\research\slim添加到环境变量中

如果出现Import erro : no models named '*'， 则尝试将object detection也添加到环境变量中，
在models-master/research目录寻找setup.py文档。若存在，则运行python setup.py install

（6）需要安装Cython, pycocotools，pillow jupyter matplotlib lxml

Cython, 可以通过pip install Cython 直接安装
pycocotools需要进行编译， 推荐先安装GIT， 然后安装别人编译好的版本
install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

（7）运行测试命令：python object_detection/builders/model_builder_test.py
确保不报任何错误， 如果报错，则执行第四步。

（8）运行官方demo， 如果没有任何错误， 可以显示图片， 则API安装完成。
（9）如果出现  ImportError: No module named 'object_detection' 这种问题

                      在python的安装目录 ：\Lib\site-packages  这个文件夹目录下，写一个.pth文件，内容为两条路径

 

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18.10.19更新Linux下安装object detection API 过程

其中protoc在系统中已经安装了， 所以不需要再安装，需要安装Cython, pycocotools，pillow jupyter matplotlib lxml,，、、

然后设置环境变量：export PYTHONPATH=/xx/xx/models/research/build/lib:/xx/xx/models/research/slim/build/lib:${PYTHONPATH}

运行测试命令：python object_detection/builders/model_builder_test.py
确保不报任何错误， 如果报错，则是环境变量没设置好。

安装coco API

在 https://github.com/cocodataset/cocoapi  中下载源码， 然后进入到PythonAPI目录下，执行make指令安装。

 

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Linux 后台运行程序指令： nohup python object_detection/train.py --logtostderr --train_dir=object_detection/ssd_mobile/models/train --pipeline_config_path=object_detection/ssd_mobile/models/ssd_mobilenet_v1_pascal.config >> models_master.log  2>&1 &

暂时需要注意这些， 如果出现什么bug，试情况修改。