在 eval 之后从对象检测 api 中获取边界框答案

【问题标题】：get bounding box coordinated from object detection api after eval在 eval 之后从对象检测 api 中获取边界框
【发布时间】：2018-11-03 10:23:12
【问题描述】：

我使用 Tensorflow 的对象检测 API 来训练我的模型。 eval 脚本也运行良好。

但是，我想获取 eval 图像中边界框的坐标。在 eval 脚本中可以这样做吗？我该怎么做？

我使用了this script。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

TensorBoard 上显示了几个示例（多少由 num_visualizations 在配置文件中设置）。

如果你想要更多，我建议导出模型并使用推理。请参阅TF OD tutorial notebook，了解如何使用导出的模型进行推理和可视化结果。

【讨论】：

虽然 eval 脚本获取边界框坐标，但我不能获取这些坐标吗？为什么我必须导出图像？我需要根据这个边界框坐标做一些计算。
第一个问题我没看懂。关于第二个 - 使用推理会更容易，你实际上想要什么。关于第三个 - 您可以在我提到的教程中使用 output_dict['detection_boxes'] 访问它们。

【解决方案2】：

您可以参考以下link。尽管这与eval.py 脚本没有任何关系，但它完成了工作。如果指定包含测试图像的目录，则可以使用您训练的模型获取所有检测到的对象的边界框坐标。

【讨论】：