オブジェクトのカテゴリを取得する方法 - テンソルフロー

Question

私はtensorflowを初めて使いました。オブジェクトの「カテゴリ」をスコアとともにどのように取得するのでしょうか？あなたは50％以上の信頼度で4「箱」のあります見ることができるように私は、サンプル画像のために持っている

Here'aスコアの配列：

scores 
Out[104]: 
array([[ 0.86274904, 0.68427145, 0.53348649, 0.51449829, 0.4737072 , 
     0.20210901, 0.18676876, 0.15660423, 0.15557742, 0.15542269, 
     0.15463693, 0.14486608, 0.13966955, 0.1298867 , 0.12409254, 
     0.12288965, 0.10780571, 0.10559474, 0.10537479, 0.10148374, 
     0.10037792, 0.09754734, 0.09640686, 0.09590817, 0.09435588, 
     0.09198856, 0.0918662 , 0.09173656, 0.0879355 , 0.08762371, 
     0.08711197, 0.08627746, 0.08621041, 0.08481266, 0.08390592, 
     0.08365501, 0.08259587, 0.08251529, 0.08152138, 0.08019584, 
     0.07996205, 0.07962734, 0.07907323, 0.07718709, 0.07715672, 
     0.07693762, 0.07692765, 0.07642546, 0.07611038, 0.07582222, 
     0.0754476 , 0.07542069, 0.07490928, 0.07476845, 0.0747645 , 
     0.07418264, 0.07383376, 0.07275221, 0.07237192, 0.0722541 , 
     0.07183521, 0.07175662, 0.07174246, 0.07155806, 0.071283 , 
     0.0710848 , 0.07026858, 0.06924678, 0.06890308, 0.06833564, 
     0.06827622, 0.06769758, 0.06753176, 0.06721075, 0.0663776 , 
     0.06553975, 0.06466822, 0.06375053, 0.06349288, 0.0633459 , 
     0.06320453, 0.06309631, 0.06307632, 0.06258182, 0.06233004, 
     0.06231011, 0.06228941, 0.06161467, 0.06125913, 0.06117567, 
     0.06101252, 0.06089024, 0.0608751 , 0.06063354, 0.06047466, 
     0.06046106, 0.0603817 , 0.06035899, 0.06034132, 0.06016544]], dtype=float32) 

私は思ったんだけど、何があなたが出力を取得する方法でありますこれらのスコアのそれぞれがオブジェクトを分類しているもののうち、どの変数でもそれを見ることはできません。ここで返されるもののリストです：

githubのは、ここで見つけるには、このobject_detectionチュートリアルから主チュートリアルスクリプトを使用している

print(locals().keys()) 
dict_keys(['__name__', '__builtin__', '__builtins__', '_ih', '_oh', '_dh', 'In', 'Out', 'get_ipython', 'exit', 'quit', '_i', '_ii', '_iii', '_i52', 'np', 'os', 'urllib', 'sys', 'tarfile', 'tf', 'zipfile', 'defaultdict', 'StringIO', 'plt', 'Image', 'total_count', 'label_map_util', 'vis_util', 'MODEL_NAME', 'MODEL_FILE', 'DOWNLOAD_BASE', 'PATH_TO_CKPT', 'PATH_TO_LABELS', 'NUM_CLASSES', 'opener', 'tar_file', 'file', 'file_name', 'detection_graph', 'od_graph_def', 'fid', 'serialized_graph', 'label_map', 'categories', 'category_index', 'load_image_into_numpy_array', 'PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR', 'TEST_IMAGE_PATHS', 'IMAGE_SIZE', 'sess', 'image_tensor', 'detection_boxes', 'detection_scores', 'detection_classes', 'num_detections', 'image_path', 'image', 'image_np', 'image_np_expanded', 'boxes', 'scores', 'classes', 'num', 

：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection

任意の助けをいただければ幸いです。 乾杯、

Answer 1

私はあなたがthisノートブックについて話していると仮定しています。

私はコードを見て、スコアの配列は、それぞれの検出されたボックスの信頼水準を示します。各ボックスのクラスはclasses変数（detection_classes:0テンソル）にあります。

この行は、ネットワークを介して入力を実行します：

(boxes, scores, classes, num) = sess.run(
      [detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections], 
      feed_dict={image_tensor: image_np_expanded}) 

することができますスコアと一緒にクラスを印刷するために：

for class, score in zip(classes, scores): 
    print(class, ':', score) 

ノートブックで使用されるカテゴリの説明はhereあります（mscocoラベル）。