SSD: Single Shot MultiBox Detector in TensorFlow(翻譯)
阿新 • • 發佈:2019-01-22
一、環境配置
基本環境:Windows 10 + GTX950M
1、安裝Anaconda3()
注意:必須下載Anaconda3,因為Anaconda3對應Python3.x,而Windows下Tensorflow只支援Python3.x版本。
2、安裝Python-OpenCV3
去http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下載相應Windows版本的OpenCV3,根據Python版本下載相應的OpenCV。例如我的是Python3.5,我下載的OpenCV是:
然後,開啟cmd,進入下載檔案所在目錄,執行:
pip install opencv_python- 3.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
二、SSD-Tensorflow演示
git clone https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow.git
或者直接點選“Download ZIP”手動下載
2、開啟cmd進入SSD-Tensorflow根目錄下的./checkpoint,解壓“ssd_300_vgg.ckpt.zip”
然後,再進入SSD-Tensorflow的根目錄下執行
jupyter notebook notebooks/ssd_notebook.ipynb
即可。
但是,可能因為我的系統還裝有Anaconda2的原因,直線失敗,所以我將ssd_notebook.ipynb中的程式碼複製出來,在notebooks資料夾中新建了一個Python指令碼檔案,並且將ssd_notebook.ipynb中的最後幾行程式碼改了下
將
img = mpimg.imread(path + image_names[-5])
後面的幾句改為:
for it in image_names:
img = mpimg.imread(path + it)
rclasses, rscores, rbboxes = process_image(img)
# visualization.bboxes_draw_on_img(img, rclasses, rscores, rbboxes, visualization.colors_plasma)
visualization.plt_bboxes(img, rclasses, rscores, rbboxes)
然後在cmd中進入notebooks直接執行
Python3 ssd_Python.py