分类明智的 TensorFlow 对象检测计数答案

【问题标题】：class wise Tensorflow object detection count分类明智的 TensorFlow 对象检测计数
【发布时间】：2019-06-21 13:27:06
【问题描述】：

我们可以在 Tensorflow 对象检测 API 类中计算检测到的对象吗？假设您有两个类汽车和自行车，我想明智地计算每个对象类； ,车数：5 自行车数：3。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow object-detection-api

【解决方案1】：

实现此目的的一种方法是执行以下操作

boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
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')
(boxes, scores, classes, num_detections) = sess.run([boxes, scores, classes, num_detections],feed_dict={image_tensor: image_np_expanded})

final_score = np.squeeze(scores)    
car_count = 0

for i in range(100):
    if final_score[i] > 0.5:
        detected_class = int(classes[0][i])
        if detected_class == 1:
            car_count += 1

在这里，类名和编号根据您在label_map.pbtxt 文件中指定的值进行映射。我希望这能够帮到你。如果您遇到任何问题，请告诉我

【讨论】：

我仍然无法获得检测到的每个类的计数。我用了上面的方法。
@Bhawna_priya，您能否提及您所面临的确切错误或问题？