Как обнаружить человека только вместо целых помеченных объектов, используя API обнаружения объектов tenorflow? - PullRequest
0 голосов
/ 23 ноября 2018

Я хочу обнаруживать человека только на заданном изображении (с человеком, кошкой, велосипедом и т. Д.), Используя API обнаружения объектов Tensorflow (и предварительно обученную модель "ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17 / frozen_inference_graph.pb").Как мне изменить следующий код?Возможно, мне следует изменить эту строку detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0'), но я понятия не имею, что именно я должен делать.Помогите мне, друзья, пожалуйста!Заранее спасибо.Или некоторые ссылки тоже будут великолепны.

def detect_objects(image_np, sess, detection_graph):
# Expand dimensions since the model expects images to have shape: [1, None, None, 3]
image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0)
image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')

# Each box represents a part of the image where a particular object was detected.
boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')

# Each score represent how level of confidence for each of the objects.
# Score is shown on the result image, together with the class label.
scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
num_detections = detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')

# Actual detection.
(boxes, scores, classes, num_detections) = sess.run(
    [boxes, scores, classes, num_detections],
    feed_dict={image_tensor: image_np_expanded})

# Visualization of the results of a detection.
vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
    image_np,
    np.squeeze(boxes),
    np.squeeze(classes).astype(np.int32),
    np.squeeze(scores),
    category_index,
    use_normalized_coordinates=True,
    line_thickness=8)
return image_np

1 Ответ

0 голосов
/ 23 ноября 2018

Если я правильно понимаю, вы должны знать метку класса для человека, тогда вы можете выбрать только этот класс в той части, где вы визуализируете результат обнаружения.Предполагая, что classes и boxes могут быть нарезаны.

...