ObjectDetector
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
מבצע זיהוי אובייקטים בתמונות.
ה-API מצפה למודל TFLite עם Metadata של מודל TFLite. .
ה-API תומך בדגמים עם טנסור קלט תמונה אחד וארבעה טנסור פלט. ליתר דיוק, הנה הדרישות.
- טנזור תמונה קלט (
kTfLiteUInt8
/ kTfLiteFloat32
)- קלט תמונה בגודל
[batch x height x width x channels]
. - הסקת אצווה אינה נתמכת (
batch
נדרשת להיות 1). - רק כניסות RGB נתמכות (
channels
נדרשים להיות 3). - אם הסוג הוא
kTfLiteFloat32
, נדרשות לצרף אפשרויות נורמליזציה למטא נתונים לצורך נורמליזציה של קלט.
טנסור פלט חייב להיות 4 הפלטים של DetectionPostProcess
op, כלומר:- טנזור מיקום (
kTfLiteFloat32
):- טנסור בגודל
[1 x num_results x 4]
, המערך הפנימי המייצג תיבות תוחמות בצורה [למעלה, שמאל, ימין, תחתון]. - נדרשים לצרף את
BoundingBoxProperties
למטא נתונים ועליהם לציין type=BOUNDARIES
ו- coordinate_type=RATIO
.
טנסור מחלקות ( kTfLiteFloat32
):- טנסור בגודל
[1 x num_results]
, כל ערך מייצג את אינדקס המספרים השלמים של מחלקה. - אם מפות תוויות מצורפות למטא נתונים בתור
TENSOR_VALUE_LABELS
קבצים משויכים, הם משמשים להמרת ערכי הטנזור לתוויות.
טנסור ציונים ( kTfLiteFloat32
):- טנסור בגודל
[1 x num_results]
, כל ערך מייצג את הניקוד של האובייקט שזוהה.
מספר טנזור הזיהוי ( kTfLiteFloat32
):- מספר שלם num_results כטנזור בגודל
[1]
.
דוגמה למודל כזה ניתן למצוא ב- TensorFlow Hub. .
שיטות בירושה
מכיתה java.lang.Object בוליאני | |
מחלקה סופית <?> | getClass () |
int | hashcode () |
ריק סופי | להודיע () |
ריק סופי | הודע הכל () |
חוּט | toString () |
ריק סופי | המתן (ארג0 ארוך, int arg1) |
ריק סופי | חכה (ארג0 ארוך) |
ריק סופי | חכה () |
מממשק java.lang.AutoCloseable שיטות ציבוריות
Public Static ObjectDetector createFromFile (הקשר הקשר, דגם מחרוזת נתיב)
פרמטרים
הֶקשֵׁר | |
---|
modelPath | נתיב למודל הזיהוי עם מטא נתונים בנכסים |
---|
פרמטרים
הֶקשֵׁר | |
---|
modelPath | נתיב למודל הזיהוי עם מטא נתונים בנכסים |
---|
אפשרויות | |
---|
פרמטרים
modelFile | מודל הזיהוי File instance |
---|
אפשרויות | |
---|
מבצע זיהוי ממשי ב- MlImage
שסופק.
פרמטרים
תמונה | אובייקט MlImage המייצג תמונה |
---|
פרמטרים
תמונה | אובייקט UINT8 TensorImage המייצג תמונת RGB או YUV |
---|
אפשרויות | האפשרויות להגדיר כיצד לעבד את התמונה מראש |
---|
פרמטרים
תמונה | אובייקט MlImage המייצג תמונה |
---|
אפשרויות | האפשרויות להגדיר כיצד לעבד את התמונה מראש |
---|
פרמטרים
תמונה | אובייקט UINT8 TensorImage המייצג תמונת RGB או YUV |
---|
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2023-12-01 (שעון UTC).
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"חסרים לי מידע או פרטים"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"התוכן לא עדכני"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"בעיה בתרגום"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"בעיה בדוגמאות/בקוד"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"סיבה אחרת"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"התוכן קל להבנה"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"התוכן עזר לי לפתור בעיה"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"סיבה אחרת"
}]