ObjectDetector
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Executa detecção de objetos em imagens.
A API espera um modelo TFLite com metadados de modelo TFLite. .
A API oferece suporte a modelos com um tensor de entrada de imagem e quatro tensores de saída. Para ser mais específico, aqui estão os requisitos.
- Tensor de imagem de entrada (
kTfLiteUInt8
/ kTfLiteFloat32
)- entrada de imagem de tamanho
[batch x height x width x channels]
. - a inferência em lote não é suportada (
batch
deve ser 1). - apenas entradas RGB são suportadas (
channels
devem ter 3). - se type for
kTfLiteFloat32
, NormalizationOptions deverá ser anexado aos metadados para normalização de entrada.
Os tensores de saída devem ser as 4 saídas de uma operação DetectionPostProcess
, ou seja:- Tensor de localização (
kTfLiteFloat32
):- tensor de tamanho
[1 x num_results x 4]
, a matriz interna que representa as caixas delimitadoras na forma [superior, esquerda, direita, inferior]. -
BoundingBoxProperties
devem ser anexados aos metadados e devem especificar type=BOUNDARIES
e coordinate_type=RATIO
.
Tensor de classes ( kTfLiteFloat32
):- tensor de tamanho
[1 x num_results]
, cada valor representando o índice inteiro de uma classe. - se os mapas de rótulos forem anexados aos metadados como arquivos associados
TENSOR_VALUE_LABELS
, eles serão usados para converter os valores do tensor em rótulos.
tensor de pontuações ( kTfLiteFloat32
):- tensor de tamanho
[1 x num_results]
, cada valor representando a pontuação do objeto detectado.
Número de tensor de detecção ( kTfLiteFloat32
):- inteiro num_results como um tensor de tamanho
[1]
.
Um exemplo desse modelo pode ser encontrado no TensorFlow Hub. .
Métodos herdados
Da classe java.lang.Object boleano | |
aula final <?> | getClass () |
interno | código hash () |
vazio final | notificar () |
vazio final | notificar todos () |
Corda | para sequenciar () |
vazio final | espere (long arg0, int arg1) |
vazio final | espere (arg0 longo) |
vazio final | espere () |
Da interface java.io.Closeable Da interface java.lang.AutoCloseable Métodos Públicos
public static ObjectDetector createFromFile (contexto de contexto, String modelPath)
Parâmetros
contexto | |
---|
caminho do modelo | caminho para o modelo de detecção com metadados nos ativos |
---|
public static ObjectDetector createFromFile ( Arquivo modelFile)
Parâmetros
arquivomodelo | o modelo de detecção Instância File |
---|
Parâmetros
contexto | |
---|
caminho do modelo | caminho para o modelo de detecção com metadados nos ativos |
---|
opções | |
---|
Parâmetros
arquivomodelo | o modelo de detecção Instância File |
---|
opções | |
---|
Executa a detecção real no MlImage
fornecido.
Parâmetros
imagem | um objeto MlImage que representa uma imagem |
---|
Parâmetros
imagem | um objeto TensorImage UINT8 que representa uma imagem RGB ou YUV |
---|
opções | as opções para configurar como pré-processar a imagem |
---|
Parâmetros
imagem | um objeto MlImage que representa uma imagem |
---|
opções | as opções para configurar como pré-processar a imagem |
---|
Executa a detecção real na imagem fornecida.
ObjectDetector
oferece suporte aos seguintes tipos de espaço de cores TensorImage
:
Parâmetros
imagem | um objeto TensorImage UINT8 que representa uma imagem RGB ou YUV |
---|
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Última atualização 2023-12-01 UTC.
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"label":"Muito complicado / etapas demais"
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