一 執行已經訓練好的模型 運行demo
1進入模型文件夾下的research文件夾中
進入research文件夾下！如果按照上面參考博客進行，那麼路徑可以由下面步驟查找：
首先確認tensorflow的路徑
python3
import tensorflow as tf
tf.__path__
進入tensorflow文件夾，再依次進models_master/models（看自己下載的models名字命名）再進入research
2執行
jupyter-notebook
如果報錯則沒有安裝jupyter，重新開一個終端先裝jupyter
pip3 install jupyter
裝好之後重新進行：
jupyter-notebook
顯示如下：
點擊object_detection文件夾，進入之後再單擊下圖文件
效果如下：
如下圖操作：點擊單元格 運行所有
則會開始下載模型運行結果，運行速度與網速有關，因爲要下載模型，當下載完成之後可以看到object_detection文件下多了你下載的model
jupyter如何判斷運行到哪？
PS：單元格前面是星號表示還未運行或者還在運行，是數字沒有報錯則表示成功運行～ python的圓圈爲實心則在運行，否則運行結束
二 模型修改 _如何將例程中的ssd+mobilenet 改變爲faster 或者mask_rcnn
只需要將MODEL_NAME 修改就好模型類別列表鏈接
進入參考地址之後，往下翻，可以看到訓練模型表格如上所示，點擊就可以獲得全稱，就是加上更新日期的～直接複製修改再次運行即可 ，比如我這運行的是mask_rcnn 運行完成後結果爲：
三 如何添加自己的圖片進行識別
首先可以從object_detection_tutorial 中閱讀知道測試圖片路徑爲：PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR = ‘test_images’
即本地的：~models-master/research/object_detection/test_image
圖片名字修改爲image3(image+序號)
TEST_IMAGE_PATHS = [ os.path.join(PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR, ‘image{}.jpg’.format(i)) for i in range(1, 4) ]
其中的range(1,4)表示序號1,2,3因此添加圖片後此處範圍需要修改
