1. 程式人生 > >Ubuntu18.04下安裝TensorFlow Object Detection API

Ubuntu18.04下安裝TensorFlow Object Detection API

安裝步驟:

1、下載原始碼後解壓,修改資料夾名為models

(以下步驟中涉及到路徑的地方需要根據自己的實際情況而定)

2、安裝protoc:

下載後解壓,執行如下命令:

sudo cp bin/protoc /usr/bin/protoc

3、編譯proto檔案

#在models/research下執行

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

執行完成後,可以檢查object_detection/protos/資料夾,如果每個proto檔案都成了對應的以py為字尾的python原始碼,就說明編譯成功了。

4、將slim加入PATHPATH

(1)在models/research/slim中找到setup.py,執行以下命令:

python setup.py build

python setup.py install

(2)將slim加入PYTHONPATH,輸入命令如下:

sudo gedit ~/.bashrc

在開啟的檔案最下方輸入:

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:'pwd':'pwd'/slim

使得~/.bashrc的修改生效:

source  ~/.bashrc

執行import slim成功則說明已經正確設定好了。

(3)擴充套件(可選,對程式執行無影響):

若想在任何終端import slim都成功,則需要進行以下操作即可:

在anaconda3/lib/python3.6/site-packages新增一個路徑檔案,如tensorflow_model.pth,必須以.pth為字尾,寫上你要加入的模組檔案所在的目錄名稱,如下圖:

5、執行models/research下的setup.py

python setup.py build

python setup.py install

6、安裝完成測試

在models/research下執行如下命令:

python object_detection/builders/model_builder_test.py

出現如下資訊,說明已安裝成功:

7、執行已經訓練好的模型

在research資料夾下執行命令:jupyter notebook,接著在jupyter中開啟object_detection資料夾,並單擊object_detection_tutorial.ipynb執行試例檔案。如下所示:

執行所有程式碼後的結果如下: