使用Tensorflow对象检测API的每个对象的所有类的输出得分/概率

Question

在Tensorflow对象检测API中，我们通常针对每个测试图像执行此操作：

output_dict = sess.run(tensor_dict, feed_dict={image_tensor: image_np_expanded})
                    # pdb.set_trace()
                    # all outputs are float32 numpy arrays, so convert types as appropriate
                    output_dict['num_detections'] = int(output_dict['num_detections'][0])
                    output_dict['detection_classes'] = output_dict['detection_classes'][0].astype(np.int64)
                    output_dict['detection_boxes'] = output_dict['detection_boxes'][0]
                    output_dict['detection_scores'] = output_dict['detection_scores'][0]

这为我们提供了每个对象的分数。例如，有一个狗物体，它的分数是95％。但是我也希望它输出其他类别的分数，例如，对于同一个对象，分数​​为猫的分数为3％，自行车的分数为2％。请帮助我，非常感谢。

Answer 1

检测到的对象及其对应的分数可在output_dict ['detection_classes']和output_dict ['detection_scores']中找到，您可以直接在命令提示符中打印它们以进行可视化处理，仅显示高于阈值的对象，请参见函数vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array更多细节。