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ObjectDetector
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Realiza detección de objetos en imágenes.
La API espera un modelo TFLite con TFLite modelo de metadatos. .
La API admite modelos con un tensor de entrada de imagen y cuatro tensores de salida. Para ser más específicos, estos son los requisitos.
- Tensor de la imagen de entrada (
kTfLiteUInt8
/ kTfLiteFloat32
)- de entrada de imagen de tamaño
[batch x height x width x channels]
. - No se admite la inferencia por lotes (
batch
se requiere que sea 1). - solamente entradas RGB son compatibles (
channels
se requiere que sea 3). - si el tipo es
kTfLiteFloat32
, se requieren NormalizationOptions que se adjunta a los metadatos para la normalización de entrada.
Tensores de salida debe ser las 4 salidas de un DetectionPostProcess
op, es decir:- Ubicación tensor (
kTfLiteFloat32
):- tensor de tamaño
[1 x num_results x 4]
, la matriz interior que representa cuadros delimitadores en la forma [superior, izquierda, derecha, abajo]. -
BoundingBoxProperties
están obligados a estar unido a los metadatos y deben especificar type=BOUNDARIES
y coordinate_type=RATIO
.
Clases tensor ( 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
TENSOR_VALUE_LABELS
asociados archivos, se utilizan para convertir los valores del tensor en etiquetas.
anota tensor ( kTfLiteFloat32
):- tensor de tamaño
[1 x num_results]
, cada valor representa la puntuación del objeto detectado.
Número de tensor de detección ( kTfLiteFloat32
):- NUM_RESULTS entero como un tensor de tamaño
[1]
.
Un ejemplo de tal modelo se puede encontrar en TensorFlow concentradores. .
Métodos heredados
De la clase java.lang.Object booleano | |
última clase <?> | getClass () |
En t | hashCode () |
vacío final | notificar () |
vacío final | notifyAll () |
Cuerda | toString () |
vacío final | espera (tiempo arg0, arg1 int) |
vacío final | espera (arg0 largo) |
vacío final | wait () |
Desde la interfaz java.io.Closeable Desde la interfaz java.lang.AutoCloseable Métodos públicos
public static ObjectDetector CreateFromFile (contexto Contexto, Cadena modelPath)
Parámetros
contexto | |
---|
modelPath | ruta al modelo de detección con metadatos en los activos |
---|
Parámetros
contexto | |
---|
modelPath | ruta al modelo de detección con metadatos en los activos |
---|
opciones | |
---|
Parámetros
modelFile | la detección modelo File instancia |
---|
opciones | |
---|
Realiza la detección real en el proporcionado MlImage
.
Parámetros
imagen | un MlImage objeto que representa una imagen |
---|
Parámetros
imagen | un UINT8 TensorImage objeto que representa una imagen RGB o YUV |
---|
opciones | las opciones para configurar cómo preprocesar la imagen |
---|
Parámetros
imagen | un MlImage objeto que representa una imagen |
---|
opciones | las opciones para configurar cómo preprocesar la imagen |
---|
Realiza una detección real en la imagen proporcionada.
ObjectDetector
soporta los siguientes TensorImage
tipos de espacio de color:
Parámetros
imagen | un UINT8 TensorImage objeto que representa una imagen RGB o YUV |
---|
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Última actualización: 2021-10-08 (UTC)
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