动手实践：运行yolo-tensorflow

Yolo 是一个非常优秀的实时检测的神经网络，非常适合初学者学习，也非常适合做Demo演示。但是Yolo是基于darknet框架，在PC机上运行基本没有问题。但是当我们想把yolo放在嵌入式开发板上运行时，如TI的TDA2X，tensorflow框架的神经网络更容易移植。下面动手实践，在PC机上运行yolo-tensorflow。

1.安装tensorflow

我的PC基本配置是：只有cpu，没有gpu（AMD显卡，对于深度学习相当于没有）；系统是 ubuntu 14.04，自带的python2.7，6G内存。我这个PC机配置基本上接近底线了吧，呵呵。

源码安装tensorflow，我主要是参考：

tensorflow源码安装过程记录(ubuntu16、基于CPU) - ****博客​blog.****.net

作者写的图文并茂，非常详细，良心作者，非常感谢。

安装tensorflow遇到的错误：

（1）运行import tensorflow as tf，出现ImportError: No module named protobuf：

先卸载 pip uninstall protobuf

然后重新安装protobuf即可

（2）当运行 python test.py ，报错：

File "/home/thm/yolo_tensorflow/yolo/yolo_net.py", line 5, in <module>

slim = tf.contrib.slim

AttributeError: 'module' object has no attribute 'contrib'

原因是我的tensorflow之前是二进制安装，没有contrib模块，将tensorflow卸载，按照以上步骤源码安装tensorflow。

2.下载源代码及数据

（1）从github上下载源码：

hizhangp/yolo_tensorflow​github.com

（2）下在训练数据以及模型参数：

在下载的源码文件夹中新建文件夹：data

在data中分别新建文件夹pascal_VOC、weights。目录结构如下图所示：

&lt;img src="https://pic3.zhimg.com/v2-6b8867a11a2b2fd97ee1d9841df9a0c4_b.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="372" data-rawheight="170" class="content_image" width="372"&gt;

在pascal_voc放入训练数据集，下载链接：

链接: https://pan.baidu.com/s/1kWshVhl 密码: 89iu

在 weights 放入模型参数：

链接: https://pan.baidu.com/s/1htt9YBE 密码: ehw2

3. 测试

cd yolo_tensorflow

python test.py

运行无误时应该出现如下图片：

&lt;img src="https://pic4.zhimg.com/v2-086ec07faed13c10384025fb357ec512_b.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="638" data-rawheight="441" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="638" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-086ec07faed13c10384025fb357ec512_r.jpg"&gt;

如遇到如下报错：

'module' object has no attribute 'CV_AA'

我将对应的 cv2.CV_AA改成了 cv2.LINE_AA即好了。

这是因为opencv版本的问题。