Tensorflow Object Detection API 安装
git:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection
中文文档:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/
一、环境安装
linux环境
一、安装pip
#yum -y install epel-release
#yum install python-pip
升级:
#pip install --upgrade pip
二、安装环境
安装过程中,可能报gcc错误,执行一下命令
#yum -y install gcc gcc-c++ kernel-devel
#yum -y install python-devel libxslt-devel libffi-devel openssl-devel
依赖:
1、Protobuf 2.6
pip install protobuf==2.6.0
2、Pillow 1.0
pip install pillow==1.0
3、lxml
基本已经安装好了
4、tf Slim (which is included in the "tensorflow/models" checkout)
pip install tf
5、Jupyter notebook
pip install Jupyter notebook
6、Matplotlib
pip install Matplotlib
7、Tensorflow
pip install Tensorflow
docker环境
1、docker镜像
docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.com/ttmama/tensorflow
2、运行镜像,8888端口用于执行jupyter,6006端口用于监视训练
docker run -ti -p 8888:8888 -p 6006:6006 -v /mnt/hgfs/workspace:/workspace 镜像名 bash
3、docker环境运行jupyter请执行:
/run_jupyter.sh --allow-root
二、安装项目
#git clone https://github.com/tensorflow/models
#cd models
#protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
#export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
测试是否安装成功
#python object_detection/builders/model_builder_test.py
三、运行
#chmod -R 777 /run/user/0
切换非root用户执行:
#jupyter notebook
访问屏幕出现的url地址
进入object_detection文件夹中的object_detection_tutorial.ipynb
点击Cell内的Run All,等待3分钟左右,出结果
修改图片文件目录:PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR
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