使用 TensorFlow 对象检测的输出分数、类别、id 和 BOXES 提取

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【中文标题】使用 TensorFlow 对象检测的输出分数、类别、id 和 BOXES 提取【英文标题】:Output score , class, id and BOXES Extraction using TensorFlow object detection 【发布时间】:2019-02-22 05:50:19 【问题描述】:

据此question。 我的是; 让我们假设有一张图片包含 3 只猫、2 只狗和 1 只鸟。 在检测到整个对象后,我们如何获得分离的 6 个对象的 xmin ymin xmax ymax 值。

【问题讨论】:

【参考方案1】:

在这几行之后

    (boxes, scores, classes, num_detections) = sess.run(
          [boxes, scores, classes, num_detections],
          feed_dict=image_tensor: image_np_expanded)

您可以检索您需要查看的信息

    boxes, scores, classes, num_detections

【讨论】:

【参考方案2】:

在 Python 中看起来像

    # this loop Counting the Objects found from highest to lowest %, Default is 100Results. Only > x% get counted
        scores = output_dict['detection_scores'] as example
        boxes = output_dict['detection_boxes'] as example
        classes = output_dict['detection_classes'] as example
        count=0  
        xmin=[]
        xmax=[]
        ymin=[]
        ymax=[] 
        classlist=[]         
        for s in range (100):
            if scores is None or scores [s] > 0.5:
                count = count + 1
        for i in range (count):
            position = np.squeeze(boxes[0][i])
            (xmin, xmax, ymin, ymax) = (position[1]*im_width, position[3]*im_width, position[0]*im_height, position[2]*im_height)
        xmin.append(xmin)
        xmax.append(xmax)
        ymin.append(ymin)
        ymax.append(ymax)
        classlist.append(classes[i])

列表按分数从高到低排序。 抱歉,我是新手代码。

【讨论】:

以上是关于使用 TensorFlow 对象检测的输出分数、类别、id 和 BOXES 提取的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

使用 CSV 格式的框存储 Tensorflow 对象检测 API 图像输出

如何在 tensorflow 对象检测 API 中使用“忽略”类?

我如何使用 tensorflow 对象检测来仅检测人员?

技术使用Tensorflow对象检测接口进行像素级分类

TensorFlow 对象检测 api:使用预训练模型在训练中更改类数时的分类权重初始化

在树莓派 (tensorflow) 上进行对象检测的项目