您可以发布 Cloud ML 预测输出的处理结果吗？答案

【问题标题】：Can you post process results from Cloud ML's prediction output?您可以发布 Cloud ML 预测输出的处理结果吗？
【发布时间】：2018-11-08 15:25:47
【问题描述】：

我有一个在 Google Cloud ML 上运行的对象检测模型（来自 Tensorflow 的对象检测 API 的 Faster RCNN）。我还有一些代码可以根据大小、纵横比等过滤生成的边界框。

是否可以将此代码作为预测过程的一部分运行，这样我之后就不需要运行单独的过程来执行它。
由于当前输出大量无关数据，是否可以根据某个置信度阈值限制模型预测的边界框数量。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow google-cloud-ml

【解决方案1】：

您可以简单地将过滤器逻辑添加到预测过程代码中并将其部署回来。
是的，您可以在 visualize_boxes_and_labels_on_image_array 中使用 min_score_thresh 参数。使用下面的代码

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=4,
        min_score_thresh=.9)

这将导致边界框的置信度得分高于或等于 90%。将其更改为 0 到 1 之间的任何值。

【讨论】：

【解决方案2】：

我会回答 (1)：我们有一个允许这样做的 Alpha API。请联系 cloudml-feedback@google.com 了解更多信息。

【讨论】：