基于TensorFlow Object Detection API进行相关开发的步骤
*以下二/三。四步骤确保你当前的文件目录是以research文件夹为相对目录。
一/安装或升级protoc
查看protoc版本命令：
protoc --version
如果发现版本低于2.6.0或运行命令错误，需要升级protoc了。
升级方法：
1.下载protoc并解压：
2.cd到的protoc的存放目录，并在终端执行：
sudo cp bin/protoc /usr/bin/protoc
3.确认是否安装成功，在终端输入：
protoc --version
二/编译proto文件
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
如果每个protoc文件都生成了对应的以py为后缀的python源代码，就说明编译成功了。
3将slim加入PYTHONPATH
TensorFlow Object Detection API是以Slim为基础是实现的，需要将Slim的目录加入PYTHONPATH后才能正确运行。
export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:/home/user/DL_21/chapter_5/research/slim"（双引号里确保是slim的绝对路径）
之习惯执行命令完成后，进入到Python的命令行模式里，运行import slim没有报错说明设置成功。
4/安装完成测试
python object_detection/builders/model_builder_test.py
如果出像类似下面的信息说明安装成功：
