Ubuntu16.04搭建tensorflow+SSD目标检测环境：人脸与通用物体检测

"Ubuntu16.04环境下使用TensorFlow1.12和SSD进行目标检测，包括人脸和通用物体的检测。环境搭建包括CUDA、cuDNN的配置，以及Python3.5或3.6的设置。文章还提到了在配置过程中可能遇到的问题和解决方法。" 本文主要涉及的知识点包括： 1. **Ubuntu16.04操作系统**：Ubuntu是一个流行的Linux发行版，16.04是其一个长期支持（LTS）版本，适合于稳定和长期的开发环境。 2. **TensorFlow框架**：TensorFlow是Google开源的一个强大的深度学习库，用于构建和训练机器学习模型。在这个项目中，使用的是1.12版本，该版本支持Python3.5或3.6，但不兼容Python3.7。 3. **SSD（Single Shot MultiBox Detector）**：SSD是一种目标检测算法，它在单个神经网络中执行实时对象检测，通过预测边界框和类别得分来快速定位物体。 4. **CUDA和cuDNN**：CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台，允许开发者利用GPU进行高性能计算。cuDNN是CUDA的深度神经网络库，加速了深度学习的训练和推理。在配置时，需要确保CUDA和cuDNN版本与TensorFlow兼容。 5. **GPU配置**：对于具有NVIDIA GPU的系统，通过`nvidia-smi`命令可以检查GPU的状态和信息。在安装NVIDIA驱动时，建议选择较低版本以避免兼容性问题。 6. **软件包管理**：使用`sudo apt-get update`更新软件包列表，然后安装合适的NVIDIA驱动。安装CUDA和cuDNN时，需从NVIDIA官方网站获取适合Ubuntu16.04和GPU型号的版本。 7. **环境变量配置**：安装完成后，需要配置CUDA和cuDNN的环境变量，使其能在系统路径中找到。 8. **SSD模型的准备**：从TensorFlow的官方仓库下载适用于TensorFlow1.12的SSD模型，因为TensorFlow2.0对某些模块进行了调整，可能与旧版本的示例代码不兼容。 9. **模型训练与测试**：下载模型后，根据提供的指南进行配置和训练，同时进行目标检测的测试，包括人脸和通用物体的识别。 10. **错误处理**：在环境搭建和测试过程中，可能会遇到版本不兼容、代码报错等问题，需要根据错误提示进行调试和解决。 本文的目的是指导读者在Ubuntu16.04系统上建立一个能够运行TensorFlow1.12和SSD的目标检测环境，并提供了一些可能遇到的问题及解决策略，对于初学者来说是一份有价值的参考。