Object Detection API（1）——安装及测试：
最近在学习Tensorflow推出的object detection api，所以写下一些笔记来记录执行的步骤以及遇到的问题，以备忘。
整个笔记过程会从object detection api安装，测试，到训练自己定义的数据，输出训练模型，以及如何用opencv来调用训练后的模型。
1，下面记录object detection api工具的安装过程，安装环境为win10
准备工作：
（1）预先安装tensorflow-gpu-1.4, python3.5
（2）下载TensorFlow/model文件夹
（3）在https://github.com/google/protobuf/releases下载
protoc-3.4.0-win32.zip，安装protoc,设置环境变量，或者将bin和include两个文件夹，移到C:\Windows目录下。
（4）在object_detection的父目录执行命令：
protoc.exe object_detection/protos/*.proto --python_out=.
安装过程：
（1）在models-master/research目录寻找setup.py文档。若存在，则运行
python setup.py install
（2）配置环境变量，如下YOUPATH表示你的models所在目录：
YOUPATH\models-master\research:YOUPATH\models-master\research\object_detection
（3）运行测试命令：python object_detection/builders/model_builder_test.py
如果运行测试命令报错如下：
Import erro : no models named 'nets'
则需要删除slim目录的BUILD文件重新安装，在models-master/research/slim目录下也运行
python setup.py install
(4)再次测试结果如下所示：
2，运行官方demo
打开object_detection目录下的object_detection_tutorial.ipynb，命令如下：
jupyter notebookobject_detection_tutorial.ipynb
检测结果如下：
参考资料
[1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/29215867
[2]TensorFlow model 官方开源网址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection
