# Установка tensorflow и его модуля object_detection
$ pip install git
$ git clone https://github.com/tensorflow/models.git
$ git clone https://github.com/qdraw/tensorflow-face-object-detector-tutorial.git
# Создадим виртуальную среду tensorflow_env для установки вго версии 1.3.0
$ sudo apt install software-properties-common
$ sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
$ sudo apt install python3.6
$ sudo apt install python3.6-venv
$ python3.6 -m venv tensorflow_env
$ source tensorflow_env/bin/activate
# Устанавливаем необходимые пакеты для проекта tensorflow-face-object-detector-tutorial
$ cd ./tensorflow-face-object-detector-tutorial
$ pip install -r requirements.txt
# Устанавливаем следующие пакеты для настройки tensorflow
$ apt-get install protobuf-compiler python-pil python-lxml
# Компилируем файлы proto и прописываем путь
$ cd ./tensorflow/models/research/
$ protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
$ export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
$ pip install absl-py
# Установка OpenCV
$ apt install python3-opencv
# Проверим правильно ли установили tensorflow API
$ python3 object_detection/builders/model_builder_test.py
$ cd ./tensorflow-face-object-deсщьзtector-tutorial
# Обновление актуальных id google.disk с датасета WIDER_FACE
# В файле 001_down_data.py изменяем следующие строки
 download_file_from_google_drive("вставляем актуалььный id", os.path.join(models_path, "train.zip"))
 download_file_from_google_drive("вставляем актуалььный id", os.path.join(models_path, "val.zip"))
# Загружаем датасет и преобразуем его в файл TFRecord
$ python3 001_down_data.py
$ python3 002_data-to-pascal-xml.py
$ pip3 install object_detection
# В скрипте 004_generate_tfrecord.py заменить import tensorflow as tf на import tensorflow.compat.v1 as tf
$ python 004_generate_tfrecord.py --images_path=data/tf_wider_train/images --csv_input=data/tf_wider_train/train.csv  --output_path=data/train.record
$ python 004_generate_tfrecord.py --images_path=data/tf_wider_val/images --csv_input=data/tf_wider_val/val.csv  --output_path=data/val.record