使用pip安装TensorFlow Object Detection API

TensorFlow Object Detection API的安装相当麻烦，其 官方安装指导要求使用者先克隆下整个tensorflow/models仓库，然后安装Protobuf，编译出object_detection模块，再使用pip进行安装。虽然从开发者的角度看，此安装方法足以满足在各个系统平台下安装TensorFlow Object Detection API的需求，但对于使用者来说，安装这一个API可能就需要耗费大量的时间。

解决方法

【2021-07-05更新】TensorFlow在TensorFlow 2.2.0时推出了TensorFlow Models高级API的官方PyPI项目，然和遗憾的是，截止当前，TensorFlow官方仍然只在其中纳入Official分支，Community分支和Research分支（Object Detection就在其中）还是没有得到妥善安排。也就是说，我们仍然无法使用pip轻松地安装TensorFlow Object Detection API.

为跟上TensorFlow Object Detection API的官方更新，也为TensorFlow 2.x用户提供便捷安装途径，作出一些更新：

• 更新项目至PyPI
• 更新至支持TensorFlow 2.2.0以上版本
• 更新至支持TensorFlow 1.15.0
• 移除Python 2.x版本支持
• 移除此前提供的egg包

最新项目地址：

• GitHub: https://github.com/forskamse/TensorFlow-Object-Detection-API
• PyPI: tf1-tensorflow-object-detection-api，tf2-tensorflow-object-detection-api

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鉴于上述问题，我将object detection api打包成whl包和egg包，直接使用pip或者easy_install安装即可。

我将打包好的whl包与egg包分享出来，打包环境为Raspbian 9 Stretch（Python环境是3.5.3和Python2.7.13）、Win10 64位（Python环境是3.6.6和Python2.7.15）、Manjaro Linux 64位（Python环境是3.6.6和Python2.7.15）。下载地址：Python_Packages_of_TensorFlow_Object_Detection_API

1. 安装依赖

Tensorflow Object Detection API 需要如下依赖：

[使用包管理工具安装（Linux）/系统级安装（Windows）]

• protobuf
• python-tk (tk in Manjaro)

[使用pip安装]

• tensorflow
• pillow
• lxml
• jupyter
• matplotlib
• cython
• contextlib2

2. 安装下载的whl包或者egg包

安装whl只需执行：

pip install xxx.whl

安装egg只需执行：

easy_install xxx.egg

3. 使用

使用方法如下：

from object_detection.xxx import xxx
# e.g.:
from object_detection.utils import label_map_util, visualization_utils