1.環境安裝配置
1.1 安裝tensorflow
安裝tensorflow不再仔細說明，但是版本一定要是1.9
1.2 下載Tensorflow object detection API
下載地址：https://github.com/tensorflow/models
1.3 Protobuf 的安裝與配置
（1）下載地址：https://github.com/google/protobuf/releases
（2）選擇python3.4.0版本，解壓后將bin文件夾中的【protoc.exe】放到C:\Windows下
（3）在models\research\目錄下打開命令行窗口，輸入命令：
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.（在這一步有時候會出錯，可以嘗試把/*.proto 這部分改成文件夾下具體的文件名，一個一個試，每運行一個，文件夾下出現對應的.py結尾的文件。不報錯即可。）
運行后結構如圖1所示
（4）model API環境變量配置
打開系統環境變量，新建名為‘PYTHONPATH’的變量，將models/research/ 及 models/research/slim 兩個文件夾的完整目錄添加，如圖2所示。
測試API配置是否成功，在models/research/ 文件夾下運行命令行：python object_detection/builders/model_builder_test.py 不報錯說明運行成功。運行結果如圖3所示。
1.4測試整體環境是否裝好（測試自帶案例）
打開 Anaconda3-Anaconda Prompt ，將工作目錄調至 models\research\object_detection ，輸入jupyter notebook打開當前文件夾下的object_detection_tutorial.ipynb文件
運行，結果如圖4所示則環境配置成功。
