首先裝環境 參考連結

一 執行已經訓練好的模型 執行demo

1進入模型資料夾下的research資料夾中

進入research資料夾下！如果按照上面參考部落格進行，那麼路徑可以由下面步驟查詢：
首先確認tensorflow的路徑

python3
import tensorflow as tf
tf.__path__

進入tensorflow資料夾，再依次進models_master/models（看自己下載的models名字命名）再進入research

2執行

jupyter-notebook

如果報錯則沒有安裝jupyter，重新開一個終端先裝jupyter

pip3 install jupyter

裝好之後重新進行：

jupyter-notebook

顯示如下：

點選object_detection資料夾，進入之後再單擊下圖檔案

效果如下：

如下圖操作：點選單元格 執行所有

則會開始下載模型執行結果，執行速度與網速有關，因為要下載模型，當下載完成之後可以看到object_detection檔案下多了你下載的model
jupyter如何判斷執行到哪？
PS：單元格前面是星號表示還未執行或者還在執行，是數字沒有報錯則表示成功執行～ python的圓圈為實心則在執行，否則執行結束

二 模型修改 _如何將例程中的ssd+mobilenet 改變為faster 或者mask_rcnn

只需要將MODEL_NAME 修改就好模型類別列表連結

進入參考地址之後，往下翻，可以看到訓練模型表格如上所示，點選就可以獲得全稱，就是加上更新日期的～直接複製修改再次執行即可 ，比如我這執行的是mask_rcnn 執行完成後結果為：

三 如何新增自己的圖片進行識別

首先可以從object_detection_tutorial 中閱讀知道測試圖片路徑為：PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR = ‘test_images’
即本地的：~models-master/research/object_detection/test_image

圖片名字修改為image3(image+序號)