致谢声明
本文在学习《Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型（2）——训练并使用自己的模型》的基础上优化并总结，此博客链接：https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79111949，感谢此博客作者。
0.前言
本文作者的环境：python3.6、Windows10、tensorflow_gpu1.10
跟随本篇文章实践之前，需要先阅读前置文章。
《目标检测第2步-数据准备》，链接：https://www.jianshu.com/p/3d9436b4cb66
《目标检测第3步-模型训练》，链接：https://www.jianshu.com/p/0e5f9df4686a
1.下载并解压文件
在已经阅读并且实践过前3篇文章的情况下，读者会有一些文件夹。
因为每个读者的实际操作不同，则文件夹中的内容不同。
本文作者为了保持本篇文章的独立性，制作了可以独立运行的文件夹目标检测。
本文作者对文件夹目标检测做了压缩，形成的压缩文件目标检测.zip已经上传百度网盘。
链接: https://pan.baidu.com/s/1aL2WOZ_e9380caeJxbcYrQ 提取码: fea6
压缩文件目标检测.zip只有60.8M，下载好后放在桌面，选择提取到当前位置。
现在桌面有1个文件夹目标检测，文件夹目标检测中有3个文件夹nets、object_detection、training。
文件夹training中含有训练了200000次的模型。
如下图所示：
image.png
要求：读者需要用本文中的文件夹
object_detection替换自己的文件夹object_detection。原因：在文章《目标检测第3步-模型训练》中的文件夹
object_detection与本文中的文件夹object_detection有区别，但是因为时间较久，没有找到修改的代码文件。之前的文件夹object_detection可能无法完成导出模型的操作
2.导出训练好的模型
在桌面的文件夹目标检测中，打开cmd，如下图所示：
image.png
即在
资源管理器的路径中输入cmd，按Enter键运行。
2.1 添加环境变量
使用cmd添加永久环境变量，适用于熟悉cmd命令的读者。
cmd中运行命令：setx -m PYTHONPATH "C:\Users\Administrator\Desktop\目标检测"
命令成功运行后，如下图所示：
要保持下图中的2个红色方框内容一致，路径加双引号可以增加命令的强壮性。
image.png
运行成功会有提示
成功: 指定的值已得到保存，如下图所示：
image.png
2.2 导出模型命令
在桌面的文件夹目标检测中，打开cmd。
在cmd中运行命令：python object_detection/export_inference_graph.py --input_type=image_tensor --pipeline_config_path=training/ssdlite_mobilenet_v2_coco.config --trained_checkpoint_prefix=training/model.ckpt-200000 --output_directory=fish_inference_graph
运行成功的结果如下图所示：
image.png
在桌面的文件夹
目标检测中产生了文件夹fish_inference_graph，如下图所示：
image.png
3. 下载测试数据
下载链接: https://pan.baidu.com/s/1NksESNqBX--YqMJ4zptGdw 提取码: 6p3u
压缩文件n01440764.tar下载完成后，复制到桌面的文件夹目标检测中，解压时选择提取到"n01440764"。
进行到此步，桌面的文件夹目标检测如下图所示：
image.png
4.下载并运行测试代码
链接: https://pan.baidu.com/s/1Ym1cYFCnsj1JAYFACHFj_Q 提取码: i3wn
代码文件fish_detection.ipynb下载完成后，复制到桌面的文件夹目标检测中。
在桌面的文件夹目标检测中打开cmd，如下图所示：
image.png
在cmd中输入并运行命令：
jupyter notebook，如下图所示：
image.png
浏览器会自动打开jupyter页面，打开代码文件
fish_detection.ipynb，点击下图红色箭头所示标注处：
image.png
在代码文件中，依次运行单元格中的代码即可。
文件夹
n01440764中共有1300张图片，测试图片是随机选的10张图片。本文作者展示测试效果较好的2张图片。
image.png
image.png
5.总结
1.这篇文章值得读者花时间去实践，因为本文作者花了很久时间才完成本篇文章的写作。
2.时间主要花费在用最少的代码文件完成模型导出和模型测试的效果。
3.目标检测给物体画方框，方框线条的粗细和字体大小是一个需要花时间去学习的点。
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