[python]TensorFlow Object Detection APIの環境構築手順メモ[windows]

手順１

とりあえずanacondaの仮想環境を構築し、tensorflowをインストール。

conda create -n pytest anaconda
activate pytest
conda install tensorflow

手順２

protocとmodels-masterをダウンロードして解凍する。

[protoc]
https://github.com/google/protobuf/releases/download/v3.4.0/protoc-3.4.0-win32.zip
github.com
[models-master]
https://github.com/tensorflow/models/archive/master.zip
github.com

手順３

適当なフォルダを作成する。

C:\Users\hogehoge\tf_obj_det

手順４

models-masterのフォルダおよびファイル群を手順３で作成したフォルダに移動する。

手順５

protocの中から以下のファイルを手順３のフォルダに移動する。
protoc-3.4.0-win32\bin\protoc.exe

手順６

コマンドプロンプトを開き、手順３のフォルダに移動してコマンドを実行する。

cd C:\Users\hoge\tf_obj_det
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

手順７

環境パスを設定する。

変数名：PYTHONPATH
値：C:\Users\hoge\tf_obj_det;C:\Users\hoge\tf_obj_det\slim;

手順８

環境変数を適用するためにPCを再起動する。

手順９

コマンドプロンプト上で手順３のフォルダに移動し、以下のコマンドを実行する。

python object_detection/builders/model_builder_test.py

以下のような結果になればOK！！

チュートリアル実施編はこちら

追記

以下のエラーが出た場合は、仮想環境構築時にインストールされるライブラリ群のバージョンが古い可能性があります。
下記コマンドにてバージョンアップを実施してください。

エラー内容：
ImportError: DLL load failed: 指定されたモジュールが見つかりません。
コマンド：
conda update --all