環境

• win10
• Anaconda

1. 以python3.7建立新環境（環境名稱python3.7, 以下提到的python3.7是環境名稱）
2. 安裝tensorflow2.1

API配置

• 安裝 protobuf

1.點選protobuf-all-3.13.zip這裡下載，解壓後把bin下的protoc.exe放到C:Windows資料夾下，cmd驗證是否可用。

• 安裝TensorFlow object detection API

1.去TensorFlow github上下載整個models，解壓到python3.7的tensorflow lib 下。

2.將proto檔案轉換為python檔案

cmd到models下research資料夾，執行protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

不報錯說明執行成功，object_detection/protos下的34個proto檔案會生成對應的python檔案。

3.安裝slim

cmd到models/research/slim，切換為conda環境（conda activate python3.7），執行python setup.py install

4.將models新增到執行環境

在D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python3.7\Lib\site-packages資料夾下建立tensorflow_model.pth檔案，寫入以下內容：

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python3.7\Lib\site-packages\tensorflow\models

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python3.7\Lib\site-packages\tensorflow\models\research

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python3.7\Lib\site-packages\tensorflow\models\research\slim

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python3.7\Lib\site-packages\tensorflow\models\research\object_detection

5.測試API

在conda環境下執行python research/object_detection/builders/model_builder_tf2_test.py

Demo

在research\object_detection\colab_tutorials下有用於demo的notebook檔案，這裡選擇object_detection_tutorial來執行，測試圖片在research\object_detection\test_images下，使用的是預訓練好的模型，添加了兩個自己下載的圖片驗證。