tensorflow2 object detection 推理

tensorflow2 object detection
推理
在TensorFlow 2中，对象检测模型的推理通常包括以下步骤：
1. 加载模型：首先，你需要加载已经训练好的对象检测模型。

你可以使用TensorFlow提供的预训练模型，也可以使用你自己训练的模型。

2. 准备输入图像：接下来，你需要准备输入图像以供模型进行推理。

通常，你需要将图像调整为模型所要求的输入尺寸，并进行必要的预
处理，例如归一化。

3. 运行模型：使用TensorFlow 2的tf.keras.models.Model对象，
你可以运行模型并对输入图像进行推理。

4. 处理输出结果：模型推理后将输出预测结果，包括每个对象的边界框、类别和得分等信息。

你可以根据需要处理这些结果，例如将边界
框坐标转换为相对于图像尺寸的比例，或者将得分进行阈值处理以过
滤掉低信度的预测结果。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用TensorFlow 2的对象检测模型进行推理：
python
import tensorflow as tf
from object_detection.builders import model_builder
from object_detection.utils import label_map_util
# 加载模型配置文件和标签映射文件
config = tf.keras.models.Sequential([
# 在这里添加模型的配置代码，例如使用预训练的模型或自定义模型
])
label_map =
label_map_util.load_labelmap('path/to/label_map.pbtxt') categories =
label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=91)
category_index =
label_map_util.create_category_index(categories)
# 加载已经训练好的模型
model = model_builder.build(model_config=config,
is_training=False)
model.load_weights('path/to/model_weights.h5')
# 准备输入图像
image =
tf.keras.preprocessing.image.load_img('path/to/input.jpg', target_size=(300, 300))
input_tensor =
tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
input_tensor = tf.expand_dims(input_tensor, axis=0)
# 运行模型进行推理
output = model(input_tensor)
# 处理输出结果
output_dict = {'detection_boxes': output[0],
'detection_scores': output[1], 'detection_classes': output[2]} results = []
for class_id in range(len(category_index)):
score = output_dict['detection_scores'][0][class_id]
if score > 0.5:
bbox = output_dict['detection_boxes'][0][class_id]
xmin = bbox[1] * image.width
ymin = bbox[0] * image.height
xmax = bbox[3] * image.width
ymax = bbox[2] * image.height
results.append({'class':
category_index[class_id]['name'], 'score': score, 'bbox': (xmin, ymin, xmax, ymax)})。