ObjectDetector
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Effectue la détection d'objets sur les images.
L'API attend un modèle TFLite avec des métadonnées de modèle TFLite. .
L'API prend en charge les modèles avec un tenseur d'entrée d'image et quatre tenseurs de sortie. Pour être plus précis, voici les exigences.
- Tenseur d'image d'entrée (
kTfLiteUInt8
/ kTfLiteFloat32
)- entrée d'image de taille
[batch x height x width x channels]
. - L'inférence par lots n'est pas prise en charge (
batch
doit être 1). - seules les entrées RVB sont prises en charge (
channels
doivent être au nombre de 3). - si le type est
kTfLiteFloat32
, les NormalizationOptions doivent être attachées aux métadonnées pour la normalisation des entrées.
Les tenseurs de sortie doivent être les 4 sorties d'une opération DetectionPostProcess
, c'est à dire :- Tenseur de localisation (
kTfLiteFloat32
) :- tenseur de taille
[1 x num_results x 4]
, le tableau interne représentant les cadres de délimitation sous la forme [haut, gauche, droite, bas]. -
BoundingBoxProperties
doivent être attachées aux métadonnées et doivent spécifier type=BOUNDARIES
et coordinate_type=RATIO
.
Tenseur des classes ( kTfLiteFloat32
) :- tenseur de taille
[1 x num_results]
, chaque valeur représentant l'index entier d'une classe. - si les cartes d'étiquettes sont attachées aux métadonnées en tant que fichiers associés
TENSOR_VALUE_LABELS
, elles sont utilisées pour convertir les valeurs du tenseur en étiquettes.
tenseur des scores ( kTfLiteFloat32
):- tenseur de taille
[1 x num_results]
, chaque valeur représentant le score de l'objet détecté.
Nombre de tenseur de détection ( kTfLiteFloat32
) :- entier num_results comme tenseur de taille
[1]
.
Un exemple d'un tel modèle peut être trouvé sur TensorFlow Hub. .
Méthodes héritées
De la classe java.lang.Object booléen | |
Classe finale <?> | obtenirClasse () |
int | Code de hachage () |
vide final | notifier () |
vide final | notifierTous () |
Chaîne | àChaîne () |
vide final | attendre (long arg0, int arg1) |
vide final | attendez (long arg0) |
vide final | attendez () |
Depuis l'interface java.io.Closeable Depuis l'interface java.lang.AutoCloseable Méthodes publiques
public static ObjectDetector createFromFile (contexte contextuel, String modelPath)
Paramètres
contexte | |
---|
modèleChemin | chemin d'accès au modèle de détection avec des métadonnées dans les actifs |
---|
public static ObjectDetector createFromFile ( Fichier modelFile)
Paramètres
fichier modèle | le modèle de détection Instance File |
---|
Paramètres
contexte | |
---|
modèleChemin | chemin d'accès au modèle de détection avec des métadonnées dans les actifs |
---|
choix | |
---|
Paramètres
fichier modèle | le modèle de détection Instance File |
---|
choix | |
---|
Effectue une détection réelle sur le MlImage
fourni.
Paramètres
image | un objet MlImage qui représente une image |
---|
Paramètres
image | un objet UINT8 TensorImage qui représente une image RVB ou YUV |
---|
choix | les options pour configurer comment prétraiter l'image |
---|
Paramètres
image | un objet MlImage qui représente une image |
---|
choix | les options pour configurer comment prétraiter l'image |
---|
Effectue une détection réelle sur l’image fournie.
ObjectDetector
prend en charge les types d'espace colorimétrique TensorImage
suivants :
Paramètres
image | un objet UINT8 TensorImage qui représente une image RVB ou YUV |
---|
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Dernière mise à jour le 2023/12/01 (UTC).
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Trop compliqué/Trop d'étapes"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Obsolète"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Problème de traduction"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Mauvais exemple/Erreur de code"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Autre"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Facile à comprendre"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"J'ai pu résoudre mon problème"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Autre"
}]