Google Object Detection API:
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
测试代码:
我执行了Google Object Detection API的测试代码,如下所示:
with detection_graph.as_default():
with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
start = time.time()
image_tensor =
detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')
# Each box represents a part of the image where a particular
#object was detected.
detection_boxes =
detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
detection_scores =
detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
detection_classes =
detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
num_detections =
detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')
for image_path in TEST_IMAGE_PATHS:
image = Image.open(image_path)
image_np = load_image_into_numpy_array(image)
image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0)
# Actual detection.
(boxes, scores, classes, num) = sess.run(
[detection_boxes, detection_scores, detection_classes,
num_detections], feed_dict={image_tensor: image_np_expanded})
# Visualization of the results of a detection.
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=2)
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start))
根据Google研究论文,Google Object Detection API支持的所有模型都具有实时性能!但是,上述测试代码显示检测一个图像需要大约3秒钟(实际上,200帧 - > 130秒,400帧 - > 250秒)。我认为这个结果是错误的,因为这个模型具有实时性能。
可能的原因我预计......
请让我知道如何准确测量检测时间。
有关详细信息,请参阅以下https://github.com/tensorflow/models/issues/3531链接
实际上,“object_detection_tutorial notebook”的运行速度非常慢,因为它不仅仅是实际的推理。它加载图像,将其放入一个numpy数组,加载图形(计算成本非常高),运行批量大小为1的实际推理,并输出带有框的图像。
此脚本远未进行优化,也不适用于时间关键的目的。它仅用于模型的快速视觉验证。
如果你想为生产部署一个模型(时间通常很重要),Tensorflow Serve就是你要找的。使用Tensorflow服务,您可以轻松构建运行模型的GPU服务器。它有几个功能,可以让您的生活更轻松。因此,您只需将图像传递给服务器,它将返回模型的输出。后处理应该与另一台服务器一起完成,因为GPU-Servers通常非常昂贵。有几个很好的教程,描述了如何使用Tensorflow服务设置对象检测服务器。例如here。它需要一些Docker的经验,但你会相处!
希望这可以帮助!