在使用TensorFlow进行目标检测时，首先需要下载tensorflow object detection API模型，该模型的下载地址为https://github.com/tensorflow/models。
其次需要完成准备工作包括：
1）获取protobuf
由于Object Detection API是使用protobufs来配置模型和训练参数，这些文件以".proto"的扩展名放在models\research\object_detection\protos下。在使用框架之前，必须使用protobuf库将其编译成py文件才能正常使用。protobuf的下载地址为https://github.com/google/protobuf/releases中选择对应的版本进行安装。
2)编译proto配置文件
在命令行中进入到models/research目录下，执行如下命令：protoc.exe object_detection/protos/*.proto -- python_out=.
如果不显示任何信息，则表明运行成功了，此时来到models/research/object_detection\protos文件下会发现生成了很多py文件。
3）检测API是否正常
在完成上述操作以后，需要将models\research\slim中的nets文件夹复制到models\research下；models\research\object_detection\builders下的model_builder_test.py文件复制到models\research下。
然后运行research文件夹下的model_build_test.py文件，如果出现了OK字样就表明API一切正常，可以正常使用了。使用tensorflow训练SSD（一）：相关环境的配置
原文：https://www.cnblogs.com/guibin180517/p/12024058.html
