ObjectDetector
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Görüntüler üzerinde nesne tespiti gerçekleştirir.
API , TFLite Model Meta Verilerine sahip bir TFLite modeli beklemektedir. .
API, bir görüntü giriş tensörü ve dört çıkış tensörlü modelleri destekler. Daha spesifik olmak gerekirse, gereksinimler şunlardır.
- Giriş görüntüsü tensörü (
kTfLiteUInt8
/ kTfLiteFloat32
)- boyut görüntü girişi
[batch x height x width x channels]
. - toplu çıkarım desteklenmiyor (
batch
1 olması gerekiyor). - yalnızca RGB girişleri desteklenir (
channels
3 olması gerekir). - tür
kTfLiteFloat32
ise, giriş normalleştirmesi için normalizationOptions'ın meta verilere eklenmesi gerekir.
Çıkış tensörleri bir DetectionPostProcess
işleminin 4 çıkışı olmalıdır, yani:- Konum tensörü (
kTfLiteFloat32
):- boyut tensörü
[1 x num_results x 4]
, [top, left, right, Bottom] formundaki sınırlayıcı kutuları temsil eden iç dizi. -
BoundingBoxProperties
meta verilere eklenmesi gerekir ve type=BOUNDARIES
ve coordinate_type=RATIO
belirtilmelidir.
Sınıflar tensörü ( kTfLiteFloat32
):- boyut tensörü
[1 x num_results]
, her değer bir sınıfın tamsayı indeksini temsil eder. - etiket haritaları meta verilere
TENSOR_VALUE_LABELS
ilişkili dosyalar olarak eklenirse tensör değerlerini etiketlere dönüştürmek için kullanılırlar.
puan tensörü ( kTfLiteFloat32
):- boyut tensörü
[1 x num_results]
, her değer algılanan nesnenin puanını temsil eder.
Algılama tensörünün sayısı ( kTfLiteFloat32
):-
[1]
boyutunda bir tensör olarak num_results tamsayı.
Böyle bir modelin bir örneğini TensorFlow Hub'da bulabilirsiniz. .
Kalıtsal Yöntemler
Java.lang.Object sınıfından boolean | |
son Sınıf <?> | getClass () |
int | hash kodu () |
son boşluk | bildir () |
son boşluk | tümünü bildir () |
Sicim | toString () |
son boşluk | bekle (uzun arg0, int arg1) |
son boşluk | bekle (uzun arg0) |
son boşluk | Beklemek () |
Java.io.Closeable arayüzünden Java.lang.AutoCloseable arayüzünden Genel Yöntemler
public static ObjectDetector createFromFile (Bağlam bağlamı, String modelPath)
Parametreler
bağlam | |
---|
modelYol | Varlıklardaki meta verileri içeren algılama modelinin yolu |
---|
Parametreler
bağlam | |
---|
modelYol | Varlıklardaki meta verileri içeren algılama modelinin yolu |
---|
seçenekler | |
---|
Parametreler
modelDosya | algılama modeli File örneği |
---|
seçenekler | |
---|
Sağlanan MlImage
üzerinde gerçek algılamayı gerçekleştirir.
Parametreler
görüntü | bir görüntüyü temsil eden bir MlImage nesnesi |
---|
Parametreler
görüntü | bir RGB veya YUV görüntüsünü temsil eden bir UINT8 TensorImage nesnesi |
---|
seçenekler | görüntünün nasıl ön işleneceğini yapılandırma seçenekleri |
---|
Parametreler
görüntü | bir görüntüyü temsil eden bir MlImage nesnesi |
---|
seçenekler | görüntünün nasıl ön işleneceğini yapılandırma seçenekleri |
---|
Sağlanan görüntü üzerinde gerçek algılamayı gerçekleştirir.
ObjectDetector
aşağıdaki TensorImage
renk alanı türlerini destekler:
Parametreler
görüntü | bir RGB veya YUV görüntüsünü temsil eden bir UINT8 TensorImage nesnesi |
---|
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2023-12-01 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"İhtiyacım olan bilgiler yok"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Çok karmaşık / çok fazla adım var"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Güncel değil"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Çeviri sorunu"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Örnek veya kod sorunu"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Diğer"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Anlaması kolay"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Sorunumu çözdü"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Diğer"
}]