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

【问题标题】：Output score , class, id and BOXES Extraction using TensorFlow object detection使用 TensorFlow 对象检测的输出分数、类别、id 和 BOXES 提取
【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】：

标签： tensorflow object-detection object-detection-api

【解决方案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】：

【解决方案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】：