Tensorflow对象检测API最低分数阈值

Question

我正在使用默认模型的Tensorflow对象检测API运行检测，我只想将检测分数打印到控制台。

例如object_detection_tutorial.ipynb具有一个名为visualize_boxes_and_labels_on_image_array的函数，该函数在图像上绘制边框。该函数有一个参数min_score_thresh=.5，如果您对其进行更改，它将为超出该阈值的所有对象绘制边界框。

尽管我不可视化图像，只是想打印出任何分数> 0.2的分数，但是我找不到指定这种方法的方法？

目前，它仅打印到得分高于.5（我想这是默认值）的控制台检测结果？

Answer 1

转到utils / visualization_utils.py并找到visualize_boxes_and_labels_on_image_array（）并将min_score_thresh的默认值更改为所需的值。默认情况下，该值为0.5。

Answer 2

visualize_boxes_and_labels_on_image_array方法具有参数min_score_thresh。您可以将阈值作为visualize_boxes_and_labels_on_image_array(min_score_thresh=.2)传递。
其默认值设置为0.5。

Answer 3

您似乎想根据分数进行查询，以下是您可以在output_dict上使用的代码

 for index, value in enumerate(output_dict['detection_classes'][0]):
          if(scores[index] > **0.2**):
              if((category_index.get(value)).get('name').encode('utf8') == b'person'):
                  print("Car exists at Index,value : ",index, value)
                  personExists = True[![enter image description here][1]][1]
      print("person Exists: {} ",personExists)  

如果上面的格式不清楚，请在此处输入代码：