データベースのjsonbフィールドでYOLO（You Only Look Once）オブジェクト検出の予測を保存するには

Question

多くの画像に対してDarknet（YOLO）を実行し、その予測をPostgreSQLデータベースに保存します。

これは私のテーブルの構造である：

sample=> \d+ prediction2; 
         Table "public.prediction2" 
    Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description 
-------------+-------+-----------+----------+--------------+------------- 
path  | text | not null | extended |    | 
pred_result | jsonb |   | extended |    | 
Indexes: 
    "prediction2_pkey" PRIMARY KEY, btree (path) 

ダークネット（YOLO）のソースファイルはC.

に書かれている次のように私はすでにデータベースにあるCaffeの予測を格納しています。ここではデータベースの行の1つを例として挙げました。私は、各画像のパスと、既にデータベースに保存されているカフェの予測結果のためにpred_resultすなわちのjsonbデータにYOLOの予測を追加したい

path           | pred_result                                   
-------------------------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 
/home/reena-mary/Pictures/predict/gTe5gy6xc.jpg | {"bow tie": 0.00631, "lab coat": 0.59257, "neck brace": 0.00428, "Windsor tie": 0.01155, "stethoscope": 0.36260} 

、私はダークネット（YOLOの）予測を追加したいと思います。

私がこれをやりたい理由は、各画像に検索タグを追加することです。だから、画像でCaffeとDarknetを実行することで、私は自分の画像検索をより良くするのに役立つ十分なラベルを得ることができるようになりたい。

ダークネットでどうすればいいか教えてください。

Answer 1

これも私が遭遇した問題です。実際にYOLOはJSON出力インターフェースを提供していないので、Caffeと同じ出力を得る方法はありません。

ただし、ここで作業可能な出力を得るためにマージすることができるプルリクエストがあります：https://github.com/pjreddie/darknet/pull/34/files。 CSVデータを出力します。これをJSONに変換してデータベースに格納することができます。

もちろん、YOLOのソースコードを変更して、JSONを直接出力する独自の実装を作成することもできます。

Answer 2

あなたはこの試みるYOLOのTensorFlow実装を使用することができます場合：あなたが直接、別のPythonアプリケーションからdarkflowと対話して、あなたが（またはJSONデータに保存されますしてくださいとして出力データで行うことができますhttps://github.com/thtrieu/darkflow

をファイル、いずれか簡単です）。