输出在 TensorFlow Object Detection API 上训练的预测边界框

Question

我使用 Google TensorFlow 对象检测 API [https://github.com/tensorflow/models][1] 使用 Faster RCNN inception v2 模型在我自己的数据集上进行训练，并在 python 3 中编写我自己的一些脚本。它在我的视频上运行良好，现在我想要输出预测的边界框来计算mAP。有没有办法做到这一点？

我从训练中生成了三个文件：

1. model.ckpt-6839.data-00000-of-00001
2. model.ckpt-6839.index
3. model.ckpt-6839.meta

预测框是否包含在这些文件之一中？还是它们存储在其他地方？还是需要单独编码才能提取坐标？

Answer 1

您列出的文件是检查点文件，您可以使用它们来导出冻结图，然后对输入图像进行预测。

获得冻结图后，您可以使用此文件object_detection_tutorial.ipynb 对输入图像进行预测。 在此文件中，函数 run_inference_for_single_image 将为每个图像返回一个输出字典，其中包含检测框。