请用python tensorflow写出一个对象检测代码，包括下载数据、训练、从摄像头读入图像并实时推理。要求代码运行后可以直接从下载数据、训练，一直到推理。需要在代码中实现全部功能

这是一个对象检测的示例代码，使用的是 TensorFlow 的 Object Detection API 和一个预训练的模型，使用的是 COCO 数据集。

首先，你需要安装 TensorFlow 和 Object Detection API，然后下载 COCO 数据集和预训练的模型。

然后，你可以使用以下代码来训练模型：

import tensorflow as tf

# 下载数据
# 使用 TensorFlow 的 Dataset API 加载 COCO 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.coco2014.load_data()

# 训练
# 加载预训练的模型
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), weights='imagenet')
# 在模型的最后添加一个分类层
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

最后，你可以使用以下代码来从摄像头读入图像并实时推理：

import cv2

# 从摄像头读入图像
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()
    # 将图像缩放到模型的输入大小
    frame = cv2.resize(frame, (224, 224))
    # 将图像转换为模型可以处理的张量
    frame = tf.expand_dims(frame, axis=0)
    # 推理
    prediction = model.predict(frame)
    #