TensorFlow Object-detection API :

    這個API的目的是創(chuàng)建一個能夠在單個圖像中定位和識別多個對象的精確機器學(xué)習(xí)模型，這在仍然是計算機視覺領(lǐng)域仍然是一個核心挑戰(zhàn)。該API是在tensorflow上構(gòu)造的開源框架，易于構(gòu)建、訓(xùn)練和部署目標(biāo)檢測模型，谷歌已經(jīng)應(yīng)用在公司的視覺項目中，來源是開頭的那篇論文，如果有興趣可以研究一下，主要對比了幾種不同的Object Detection神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FasterRCNN RFCN SSD）。

一、安裝（鏈接為GitHub上給出的安裝說明）：

    1、依賴：

Protobuf 2.6

Pillow 1.0

lxml

tf Slim (which is included in the "tensorflow/models" checkout)

Jupyter notebook

Matplotlib

Tensorflow

    2、關(guān)于Protobuf：

        Protocol-buffer，Google開發(fā)的一套數(shù)據(jù)存儲、網(wǎng)絡(luò)通信時用于協(xié)議編碼的工具庫，和XML或json類似，就是把數(shù)據(jù)以某種結(jié)構(gòu)保存下來，不同之處在于protobuf是二進制的，而且編碼的時間和空間

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow 安装protoc的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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