1.下载tensorflow api
2.下载models
首先将源码下载下来，地址：https://github.com/tensorflow/models/下载以后，就得到一个models文件夹，我们要的源码在
models/research/object_detection/文件夹里。
3.protoc版本
Tensorflow Object Detection API要求protoc版本为2.6.0以上，可以使用protoc --version 命令来看自己的版本
如果报错并出现 No such File or directory ，很有可能是版本的问题，我推荐下载Protocol Buffers v3.4.0版本的，然后再运行上述命令一般就没问题了
命令查看版本，如果低于这个版本的或者编译出错，就得升级了。我的电脑的版本是3.6.1,先编译看看能不能通过再说。之前是2.6.1就一直出错，无法转换为.py 就是编译protoc文件，protos文件下下有一些proto文件，我们要使用protoc将其编译，将其编译为python文件。
4.解压下载的压缩包，把解压后的文件夹里的bin文件夹中的protoc.exe 放到/usr/bin/protoc
这一步没法手动复制，需要在终端上进行，所以可以输入指令
sudo cp bin/protoc /usr/bin/protoc
5.在models-master\research\目录下打开命令行窗口，输入并回车：
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
6.
将Slim加入PYTHONPATH
通过指令export PYTHONPYTH=$PYTHONPATH:'/home/lw/models-master/research':'/home/lw/models-master/research/slim'
6.安装完成测试，在research文件下执行：
python object_detection/builders/model_builder_test.py
如果出现ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib' ModuleNotFoundError: No module named 'PIL'这些问题
就pip install matplotlib pip install PIL来解决。
