Получение классификации обрезанного изображения по тензорному потоку с помощью inceptionV3 Model

Question

Получение классификации обрезанного изображения по тензорному потоку с помощью inceptionV3 Model

1

У меня есть предварительно обработанная CocoModel от OD Tensorflow и переобучена в наборе данных китти.

Я просто хотел попробовать классифицировать по обрезаемому изображению, но нет четкой документации, что имена тензоров. Когда я попытался использовать скрипт классификации Tensorflow, он говорит, что в модели inceptionV3 нет названных тензоров.

Есть ли кто-нибудь, кто уже пробовал это и знает имя тензоров?

Результат должен быть списком возможных меток/классов с их оценками!

Заранее спасибо за помощь

Привет! спасибо за быстрый ответ.

Чтобы получить обзор:

Я использовал модель MSCOCO для обнаружения объектов
Я подготовил модель по набору данных KITTI с 100 изображениями
Я экспортировал inference_graph, классифицировал другие изображения.
Я предоставил инструмент "Этикетирование" для пользователей, чтобы получить изображения с механической обработкой и исправить их. В качестве функции, которую я хотел реализовать:

a) Нарисуйте собственные ограничивающие прямоугольники и назовите их (отлично работает с Canvas и Angular)

б) Отправьте этот обрезанный ограничитель на мой сервер и получите предложения класса из моей модели => вот проблема !!! Мне нужны имена тензора для классификации.

Я попытался переписать собственный файл tensorflows classify_image.py https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/image/imagenet/classify_image.py

Sinksar Wolday 04 июль 2018, в 09:20

Источник

0

Есть ли какой-нибудь код, которым вы могли бы поделиться? Смотрите: MCVE .
sɐunıɔןɐqɐp 04 июль 2018, в 07:01
0

Здравствуй! спасибо за быстрый ответ. Я только что отредактировал вопрос
Sinksar Wolday 05 июль 2018, в 13:28

Теги:

python

tensorflow

object-detection

1 ответ

Ещё вопросы

Есть ли какой-нибудь код, которым вы могли бы поделиться? Смотрите: MCVE .
Здравствуй! спасибо за быстрый ответ. Я только что отредактировал вопрос

Denny Wang · Answer 1 · 2018-07-06T17-58-00.000Z

Если ваш вопрос касается только имени тензора, этот фрагмент может помочь,

ops = tf.get_default_graph().get_operations()
all_tensor_names = {output.name for op in ops for output in op.outputs}
tensor_dict = {}
for key in [
                'num_detections', 'detection_boxes', 'detection_scores',
                'detection_classes', 'detection_masks'
            ]:
tensor_name = key + ':0'
if tensor_name in all_tensor_names:
    tensor_dict[key] = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(
                        tensor_name)

рабочий пример кода здесь, https://github.com/dennywangtenk/balder/blob/master/Samples/test_pk_v1.py