准确了解预训练模型对Tensorflow对象检测API的作用

Question

无论Tensorflow对象检测API上有任何其他代码，我都试图从API中使用的任何预训练模型中了解我的需求。 例如：ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17，具体取决于我的理解：这是一个已经训练好的检测对象的模型（有一个分类可以知道对象的类别，然后通过回归将对象与矩形和那些矩形绑定在一起实际上是对象上的x，y，w，h坐标）。

我们如何从该模型的回归输出（x，y，w，h坐标）中受益，以在其他模型中使用它们？

假设我们只需要在图像上打印出被检测对象的坐标x，y，w，h，而不需要Tensorflow对象检测API的代码，我们该怎么做？

Answer 1

当然，您可以使用tensorflow对象检测模型zoo中提供的预训练模型，而无需安装对象检测api。另一种解决方案是使用opencv。

Opencv提供了c ++和python api来调用由tensorflow生成的.pb模型。 Here是一个不错的教程。