ObjectDetector
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Guarda y clasifica el contenido según tus preferencias.
Realiza la detección de objetos en imágenes.
La API espera un modelo TFLite con metadatos del modelo TFLite. .
La API admite modelos con un tensor de entrada de imagen y cuatro tensores de salida. Para ser más específicos, aquí están los requisitos.
- Tensor de imagen de entrada (
kTfLiteUInt8
/ kTfLiteFloat32
)- entrada de imagen de tamaño
[batch x height x width x channels]
. - No se admite la inferencia por lotes (se requiere que
batch
sea 1). - Solo se admiten entradas RGB (se requieren 3
channels
). - Si el tipo es
kTfLiteFloat32
, se deben adjuntar NormalizationOptions a los metadatos para la normalización de la entrada.
Los tensores de salida deben ser las 4 salidas de una DetectionPostProcess
, es decir:- Tensor de ubicación (
kTfLiteFloat32
):- tensor de tamaño
[1 x num_results x 4]
, la matriz interna representa cuadros delimitadores en la forma [arriba, izquierda, derecha, abajo]. - Es necesario adjuntar
BoundingBoxProperties
a los metadatos y deben especificar type=BOUNDARIES
y coordinate_type=RATIO
.
Tensor de clases ( kTfLiteFloat32
):- tensor de tamaño
[1 x num_results]
, cada valor representa el índice entero de una clase. - Si los mapas de etiquetas se adjuntan a los metadatos como archivos asociados
TENSOR_VALUE_LABELS
, se utilizan para convertir los valores del tensor en etiquetas.
tensor de puntuaciones ( kTfLiteFloat32
):- tensor de tamaño
[1 x num_results]
, cada valor representa la puntuación del objeto detectado.
Número de tensor de detección ( kTfLiteFloat32
):- entero num_results como tensor de tamaño
[1]
.
Se puede encontrar un ejemplo de dicho modelo en TensorFlow Hub. .
Métodos heredados
De la clase java.lang.Object booleano | |
Clase final <?> | obtenerclase () |
En t | código hash () |
vacío final | notificar () |
vacío final | notificar a todos () |
Cadena | Encadenar () |
vacío final | esperar (arg0 largo, int arg1) |
vacío final | espera (largo arg0) |
vacío final | esperar () |
Desde la interfaz java.io.Closeable Desde la interfaz java.lang.AutoCloseable Métodos públicos
ObjectDetector estático público createFromFile (contexto de contexto, ruta del modelo de cadena )
Parámetros
contexto | |
---|
modeloRuta | ruta al modelo de detección con metadatos en los activos |
---|
ObjectDetector estático público createFromFile ( archivo modeloFile)
Parámetros
modeloArchivo | el modelo de detección Instancia File |
---|
Parámetros
contexto | |
---|
modeloRuta | ruta al modelo de detección con metadatos en los activos |
---|
opciones | |
---|
Parámetros
modeloArchivo | el modelo de detección Instancia File |
---|
opciones | |
---|
Realiza una detección real en el MlImage
proporcionado.
Parámetros
imagen | un objeto MlImage que representa una imagen |
---|
Parámetros
imagen | un objeto UINT8 TensorImage que representa una imagen RGB o YUV |
---|
opciones | las opciones para configurar cómo preprocesar la imagen |
---|
Parámetros
imagen | un objeto MlImage que representa una imagen |
---|
opciones | las opciones para configurar cómo preprocesar la imagen |
---|
Realiza una detección real en la imagen proporcionada.
ObjectDetector
admite los siguientes tipos de espacio de color TensorImage
:
Parámetros
imagen | un objeto UINT8 TensorImage que representa una imagen RGB o YUV |
---|
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Última actualización: 2023-12-01 (UTC).
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"label":"Es demasiado complicado o hay demasiados pasos"
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"label":"Otro"
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