ObjectDetector
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
ดำเนินการตรวจจับวัตถุบนภาพ
API คาดว่าจะมีโมเดล TFLite พร้อมด้วย ข้อมูลเมตาของโมเดล TFLite .
API รองรับโมเดลที่มีเทนเซอร์อินพุตรูปภาพหนึ่งตัวและเทนเซอร์เอาท์พุตสี่ตัว เพื่อให้เจาะจงยิ่งขึ้น นี่คือข้อกำหนด
- อินพุตอิมเมจเทนเซอร์ (
kTfLiteUInt8
/ kTfLiteFloat32
)- อินพุตรูปภาพขนาด
[batch x height x width x channels]
- ไม่รองรับการอนุมานแบบแบตช์ (
batch
ต้องเป็น 1) - รองรับเฉพาะอินพุต RGB (
channels
ต้องเป็น 3) - หากประเภทเป็น
kTfLiteFloat32
จำเป็นต้องแนบ NormalizationOptions กับข้อมูลเมตาเพื่อทำให้อินพุตเป็นมาตรฐาน
เทนเซอร์เอาท์พุตต้องเป็น 4 เอาท์พุตของ DetectionPostProcess
op เช่น:- เทนเซอร์ตำแหน่ง (
kTfLiteFloat32
):- เทนเซอร์ขนาด
[1 x num_results x 4]
อาร์เรย์ภายในที่แสดงถึงกล่องขอบเขตในรูปแบบ [บน ซ้าย ขวา ล่าง] - จำเป็นต้องแนบ
BoundingBoxProperties
กับข้อมูลเมตา และต้องระบุ type=BOUNDARIES
และ coordinate_type=RATIO
คลาสเทนเซอร์ ( kTfLiteFloat32
):- เทนเซอร์ขนาด
[1 x num_results]
แต่ละค่าแสดงถึงดัชนีจำนวนเต็มของคลาส - หากแนบแผนผังป้ายกำกับกับข้อมูลเมตาเป็นไฟล์ที่เกี่ยวข้อง
TENSOR_VALUE_LABELS
ก็จะใช้ในการแปลงค่าเทนเซอร์ให้เป็นป้ายกำกับ
คะแนนเทนเซอร์ ( kTfLiteFloat32
):- เทนเซอร์ขนาด
[1 x num_results]
แต่ละค่าแสดงถึงคะแนนของวัตถุที่ตรวจพบ
จำนวนเทนเซอร์ตรวจจับ ( kTfLiteFloat32
):- จำนวนเต็ม num_results เป็นเมตริกซ์ขนาด
[1]
ตัวอย่างของโมเดลดังกล่าวมีอยู่ใน TensorFlow Hub .
วิธีการสืบทอด
จากคลาส java.lang.Object บูลีน | |
คลาส สุดท้าย <?> | รับคลาส () |
ภายใน | แฮชโค้ด () |
โมฆะสุดท้าย | แจ้ง () |
โมฆะสุดท้าย | แจ้งทั้งหมด () |
สตริง | toString () |
โมฆะสุดท้าย | รอสักครู่ (ยาว arg0, int arg1) |
โมฆะสุดท้าย | รอ (ยาว arg0) |
โมฆะสุดท้าย | รอ () |
จากอินเทอร์เฟซ java.io.Closeable ความว่างเปล่าที่เป็นนามธรรม | ปิด () |
จากอินเทอร์เฟซ java.lang.AutoCloseable ความว่างเปล่าที่เป็นนามธรรม | ปิด () |
วิธีการสาธารณะ
ObjectDetector แบบคงที่สาธารณะ createFromFile (บริบทบริบท, String modelPath)
พารามิเตอร์
บริบท | |
---|
โมเดลพาธ | เส้นทางไปยังโมเดลการตรวจจับพร้อมข้อมูลเมตาในเนื้อหา |
---|
ObjectDetector แบบคงที่สาธารณะ createFromFile ( ไฟล์ modelFile)
พารามิเตอร์
modelFile | อินสแตนซ์ File โมเดลการตรวจจับ |
---|
พารามิเตอร์
บริบท | |
---|
โมเดลพาธ | เส้นทางไปยังโมเดลการตรวจจับพร้อมข้อมูลเมตาในเนื้อหา |
---|
ตัวเลือก | |
---|
พารามิเตอร์
modelFile | อินสแตนซ์ File โมเดลการตรวจจับ |
---|
ตัวเลือก | |
---|
ดำเนินการตรวจจับจริงบน MlImage
ที่ให้มา
พารามิเตอร์
ภาพ | วัตถุ MlImage ที่แสดงถึงรูปภาพ |
---|
พารามิเตอร์
ภาพ | วัตถุ UINT8 TensorImage ที่แสดงภาพ RGB หรือ YUV |
---|
ตัวเลือก | ตัวเลือกในการกำหนดค่าวิธีประมวลผลภาพล่วงหน้า |
---|
พารามิเตอร์
ภาพ | วัตถุ MlImage ที่แสดงถึงรูปภาพ |
---|
ตัวเลือก | ตัวเลือกในการกำหนดค่าวิธีประมวลผลภาพล่วงหน้า |
---|
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2023-12-01 UTC
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"ไม่มีข้อมูลที่ฉันต้องการ"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"ซับซ้อนเกินไป/มีหลายขั้นตอนมากเกินไป"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"ล้าสมัย"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"ปัญหาเกี่ยวกับการแปล"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"ตัวอย่าง/ปัญหาเกี่ยวกับโค้ด"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"อื่นๆ"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"เข้าใจง่าย"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"แก้ปัญหาของฉันได้"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"อื่นๆ"
}]