version: python 3.7.7
OS: macOS Catalina 10.15.3
tensorflow: 2.2.0-rc1

 環境構築

python3系を利用します。

pythonのバージョンはpyenvなどを利用し、最新のものをインストールしてください。（pyenvについては他記事を参照してください。）
※今回は3.7.7を利用

pipのインストールとバージョンアップを行います。

sudo easy_install pip

sudo easy_install --upgrade six

sudo pip install --upgrade pip

必要なライブラリをインストールします。

pip install  Cython
pip install  contextlib2
pip install  pillow
pip install  lxml
pip install  jupyter
pip install  matplotlib

TensorFlowをインストールします。
※RC版を使ってしまっていますが以下より最新の安定版を利用するようにしてください。
https://www.tensorflow.org/versions

pip install tensorflow

// version確認
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
2.2.0-rc1

protobufをインストールします。

brew install protobuf

TensorFlowのmodelをクローンします。（tensorflowディレクトリを作成します。）

cd tensorflow
git clone https://github.com/tensorflow/models.git

detection api の実行

Jupyter notebook上で実施します。

cd ~/tensorflow/models/research/object_detection/
Jupyter notebook

ブラウザ上にディレクトリが表示されますので、object_detection_tutorial.ipynbをクリックして、notebookを開きます。

notebookのCellからRun Allを選択します。

人物などの要素が検出されます。

PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR = pathlib.Path('models/research/object_detection/test_images')

上記のディレクトリに解析対象の画像が保存されています。
ファイルを変更してお好みの画像を解析してみてください。