我正在使用tensorflow 对象检测 API 来检测对象。它在我的 Windows 系统中运行良好。如何对其进行更改以仅检测提及的对象，例如，我只想检测人类而不是所有对象。
根据answer 中的第一条评论，我检查了可视化文件，但没有找到与对象类别相关的任何内容。然后我查看了category_util.py，发现有一个csv 文件正在加载所有类别，但在项目中没有找到这个csv 文件。谁能指出我正确的方向。谢谢
【问题讨论】：
标签： tensorflow object-detection-api
根据您的问题，我假设您没有自己微调模型，而只是使用了来自 model zoo!? 的预训练模型？
在这种情况下，我认为模型已经检测到人类和其他物体，而您希望这些其他物体消失！？为此，您只需通过删除所有不需要的类来更改您的label_map.pbtxt。如果您不确定在哪里可以找到此文件，请查看您的 .config 文件并搜索 label_map_path="PATH"。
【讨论】：
ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017，我已经修改了 mscoco_label_map.pbtxt 并删除了所有对象，它只有 person。在使用 API 进行测试时，对于 car、trucks 等其他对象，它会显示带有标签 NA 的边界框。我如何才能删除它，以便它只显示person 的边界框而不显示任何其他对象。谢谢
num_classes 参数？
objection_detection_tutorial.py我有NUM_CLASSES = 90，我必须将它设置为1吗？是否还有其他文件需要我进行更改。
1 的所有类，因为它是人的 ID，基于分数，所以如果分数小于 50%，我将忽略该 ID。这样我只检测人。为了删除边界框，我修改了visualization_utils.py，我忽略了所有的边界框，只为人显示框。最后，我还会根据分数和班级计算检测到的人数。