在预测期间获得最高置信度的边界框

Question

我正在使用TensorFlow对象识别API。通常，开发人员所做的是设置培训管道，提供一些检查点或tfrecords以开始培训，同时监控TensorBoard上的性能。这就是我所做的，现在我可以看到Tensorboard上所有预测的边界框，它根据迭代次数而变化。但是，如果我需要获得这些边界框怎么办？是否有任何代码行给出一个图像，它返回预测的边界框？

Answer 1

如果您使用sess.run(...)命令进行推理，它将返回一个python字典对象（例如名为output_dict）。它包含模型应该返回的所有内容，例如output_dict['detection_boxes'][0]，output_dict['detection_scores'][0]和output_dict['detection_classes'][0]。您可以以常见的“pythonic”方式遍历此字典。例如：

box_index = 0
for box in output_dict['detection_boxes'][0]:
   current_box = box
   current_class_id = output_dict['detection_classes'][0][box_index]
   current_score = output_dict['detection_scores'][0][box_idx]

   # Do something with box

   box_index += 1

编辑：如上所述，您可以使用jupyter笔记本计算带有冻结图形的“开箱即用”推理。如需生产用途，请查看Tensoflow Serve。