Вывод оценки, класса, идентификатора и BOXES с использованием обнаружения объекта TensorFlow

Question

Согласно этому вопросу .Мой есть;Предположим, что есть одна картинка, которая содержит 3 кошки, 2 собаки и 1 птицу.После обнаружения всего объекта, как мы можем получить значения xmin ymin xmax ymax отдельного 6 объекта.

Answer 1

в Python выглядит так:

    # 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])

Списки сортируются от наивысшего к низшему баллу.Извините за код для начинающих, я новичок в этом.

Answer 2

После этих строк

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

вы можете получить нужную информацию, просматривая

    boxes, scores, classes, num_detections