Google发布了新的TensorFlow物体检测API，包含了预训练模型，一个发布模型的jupyter notebook，一些可用于使用自己数据集对模型进行重新训练的有用脚本。
使用该API可以快速的构建一些图片中物体检测的应用。这里我们一步一步来看如何使用预训练模型来检测图像中的物体。
首先我们载入一些会使用的库
接下来进行环境设置
%matplotlib inline
sys.path.append("..")
物体检测载入
准备模型
变量 任何使用export_inference_graph.py工具输出的模型可以在这里载入，只需简单改变PATH_TO_CKPT指向一个新的.pb文件。这里我们使用“移动网SSD”模型。
下载模型
载入标签图
标签图将索引映射到类名称，当我们的卷积预测5时，我们知道它对应飞机。这里我们使用内置函数，但是任何返回将整数映射到恰当字符标签的字典都适用。
辅助代码
检测
在载入模型部分可以尝试不同的侦测模型以比较速度和准确度，将你想侦测的图片放入TEST_IMAGE_PATHS中运行即可。