近些版本tensorflow(r1.2, r.13)的object detection API 藏匿于models中的research文件夹下，Tutorial, Demo一应俱全，实在是新手在tensorflow框架下实现物体检测的良师益友，即使是对Tensorflow不是特别了解的同学也可以学习这个例子马上进入状态。

API的作者及引用信息可以在Readme.md里看到，但是为表对几位神牛的敬仰之情，Paper链接贴在这里[论文链接]

"Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors."
Huang J, Rathod V, Sun C, Zhu M, Korattikara A, Fathi A, Fischer I, Wojna Z,
Song Y, Guadarrama S, Murphy K, CVPR 2017

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按照教程走

安装

Installation中第一步给出了一些需要安装的库，安装方法特别简单，这里我们假设各位萌新已经装好了。唯一需要手动一点的就是添加路径了，文档给出的方式是

# From tensorflow/models/research/
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim

这样存在的问题是每次用API都要加这么一句话。一劳永逸的办法是将路径加到bashrc中。

sudo gedit ~/.bashrc

在bashrc配置文件末尾加

export PYTHONPATH="your_path_models/research/:$PYTHONPATH"
export PYTHONPATH="your_path_models/research/slim:$PYTHONPATH"

保存完了记得source一下

source ~/.bashrc

或者登出系统再重新登录一下，都可以。

安装完了以后就要测试我们的安装有没有问题啦，跑到我们的research文件夹下

python object_detection/builders/model_builder_test.py

没问题的话会告诉你test用了多久，我的是7秒。

Running Notebook

是不是迫不及待地想试试效果呢。 API提供的Demo是research/下的object_detection_tutorial.ipynb文件。打开方法很简单

# From tensorflow/models/research/object_detection
jupyter notebook

notebook打开之后找到黑体文件打开它，一块一块运行就可以得到demo的结果啦。

值得注意的是Download Model 这个模块，它每次运行都会重新下载ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017这个模型，默认的路径就在当前工作的文件夹，这样把上次默认下载的替换掉。再改动代码之前，我们最好还是把下载好的这个模型另外保存一下，免得连模型的尸体都找不到。

检测结果.png