ObjectDetector
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
छवियों पर वस्तु का पता लगाता है।
एपीआई TFLite मॉडल मेटाडेटा के साथ TFLite मॉडल की अपेक्षा करता है। .
एपीआई एक इमेज इनपुट टेंसर और चार आउटपुट टेंसर वाले मॉडल का समर्थन करता है। अधिक विशिष्ट होने के लिए, यहाँ आवश्यकताएँ हैं।
- इनपुट छवि टेंसर (
kTfLiteUInt8
/ kTfLiteFloat32
)- आकार का छवि इनपुट
[batch x height x width x channels]
- बैच अनुमान समर्थित नहीं है (
batch
1 होना आवश्यक है)। - केवल RGB इनपुट समर्थित हैं (
channels
3 होना आवश्यक है)। - यदि प्रकार
kTfLiteFloat32
है, तो इनपुट सामान्यीकरण के लिए मेटाडेटा में सामान्यीकरण विकल्प संलग्न करना आवश्यक है।
आउटपुट टेंसर DetectionPostProcess
ऑप के 4 आउटपुट होने चाहिए, यानी:- स्थान टेंसर (
kTfLiteFloat32
):- आकार का टेंसर
[1 x num_results x 4]
, आंतरिक सरणी [ऊपर, बाएँ, दाएँ, नीचे] के रूप में बाउंडिंग बॉक्स का प्रतिनिधित्व करती है। -
BoundingBoxProperties
मेटाडेटा से संलग्न करना आवश्यक है और इसमें type=BOUNDARIES
और coordinate_type=RATIO
निर्दिष्ट होना चाहिए।
क्लास टेंसर ( kTfLiteFloat32
):- आकार का टेंसर
[1 x num_results]
, प्रत्येक मान एक वर्ग के पूर्णांक सूचकांक का प्रतिनिधित्व करता है। - यदि लेबल मानचित्र मेटाडेटा से
TENSOR_VALUE_LABELS
संबद्ध फ़ाइलों के रूप में जुड़े हुए हैं, तो उनका उपयोग टेंसर मानों को लेबल में परिवर्तित करने के लिए किया जाता है।
स्कोर टेंसर ( kTfLiteFloat32
):- आकार का टेंसर
[1 x num_results]
, प्रत्येक मान पता लगाए गए ऑब्जेक्ट के स्कोर का प्रतिनिधित्व करता है।
डिटेक्शन टेंसर की संख्या ( kTfLiteFloat32
):- पूर्णांक num_results आकार के टेंसर के रूप में
[1]
।
ऐसे मॉडल का एक उदाहरण TensorFlow हब पर पाया जा सकता है। .
विरासत में मिली विधियाँ
कक्षा java.lang.Object से बूलियन | |
अंतिम कक्षा <?> | गेटक्लास () |
int यहाँ | हैश कोड () |
अंतिम शून्य | सूचित करें () |
अंतिम शून्य | सभी को सूचित करें () |
डोरी | स्ट्रिंग () |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1) |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0) |
अंतिम शून्य | इंतज़ार () |
इंटरफ़ेस java.io.Closeable से इंटरफ़ेस java.lang.AutoCloseable से सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक ऑब्जेक्टडिटेक्टर createFromFile (संदर्भ संदर्भ, स्ट्रिंग मॉडलपाथ)
पैरामीटर
प्रसंग | |
---|
मॉडलपथ | संपत्तियों में मेटाडेटा के साथ डिटेक्शन मॉडल का पथ |
---|
पैरामीटर
प्रसंग | |
---|
मॉडलपथ | संपत्तियों में मेटाडेटा के साथ डिटेक्शन मॉडल का पथ |
---|
विकल्प | |
---|
पैरामीटर
मॉडलफ़ाइल | डिटेक्शन मॉडल File उदाहरण |
---|
विकल्प | |
---|
सार्वजनिक सूची < पहचान > पता लगाएं ( एमएलछवि छवि)
प्रदान की गई MlImage
पर वास्तविक पहचान करता है।
पैरामीटर
छवि | एक MlImage ऑब्जेक्ट जो एक छवि का प्रतिनिधित्व करता है |
---|
पैरामीटर
छवि | एक UINT8 TensorImage ऑब्जेक्ट जो RGB या YUV छवि का प्रतिनिधित्व करता है |
---|
विकल्प | छवि को प्रीप्रोसेस करने के तरीके को कॉन्फ़िगर करने के विकल्प |
---|
पैरामीटर
छवि | एक MlImage ऑब्जेक्ट जो एक छवि का प्रतिनिधित्व करता है |
---|
विकल्प | छवि को प्रीप्रोसेस करने के तरीके को कॉन्फ़िगर करने के विकल्प |
---|
पैरामीटर
छवि | एक UINT8 TensorImage ऑब्जेक्ट जो RGB या YUV छवि का प्रतिनिधित्व करता है |
---|
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2023-12-01 (UTC) को अपडेट किया गया.
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