Я использовал API обнаружения объектов от Tensorflow для обучения своей модели. Сценарий eval тоже работал нормально.
Однако я хочу получить координаты ограничивающей рамки в изображениях eval. Возможно ли это сделать в сценарии eval? Как мне это сделать?
Я использовал этот скрипт.
Несколько примеров (сколько задается num_visualizations в файле конфигурации) показаны на TensorBoard.
Если вы хотите большего, я предлагаю экспортировать модель и использовать вывод. См. учебный блокнот TF OD, чтобы узнать, как использовать экспортированная модель для вывода и визуализации результатов.
output_dict['detection_boxes'] в учебнике, о котором я упоминал.
- person netanel-sam; 06.11.2018
Вы можете обратиться к следующей ссылке. Хотя это не имеет никакого отношения к сценарию eval.py, он выполняет свою работу. Если вы укажете каталог, состоящий из тестовых изображений, вы можете получить координаты ограничительной рамки всех обнаруженных объектов, используя обученную модель.
