如何从 ML Kit 对象检测自定义模型中获取边界框坐标？
2024-03-06 15:48:58
获取 ML Kit 对象检测自定义模型的边界框坐标
在 ML Kit 的对象检测世界中，自定义模型可让你训练识别特定对象类别的模型。然而，这些模型默认情况下不会输出边界框坐标，这对于许多应用而言至关重要。本文将深入探讨如何从 ML Kit 对象检测自定义模型中检索边界框坐标，从而帮助你掌握图像分析和对象识别的精髓。
1. 设置舞台：收集必要信息
在踏上检索边界框坐标的征程之前，你需要：
- 已安装的 ML Kit SDK： 确保已安装最新的 ML Kit SDK，为你的探索之旅提供坚实的基础。
- 经过训练的自定义对象检测模型： 这是一颗明珠，它将释放你自定义的检测能力。
2. 创建解释器：连接图像与模型
将输入图像转换为模型可以理解的格式，使用 InputImage.fromBitmap 创建一个解释器，为你提供一个沟通渠道。
3. 设置输入：为模型提供数据
将输入图像传递给模型，就像为解决谜题提供线索一样。使用 FirebaseModelInputs.Builder 创建一个包含输入图像的输入集合，为模型提供它需要的信息来施展它的魔力。
4. 运行推断：让模型做它的工作
现在是见证模型力量的时候了！使用 interpreter.run 触发推断过程，就像按下启动按钮，让模型执行其算法。
5. 检索输出：获取模型的洞察
推理完成后，模型将提供输出，就像解开的谜语。使用 result.getOutput 检索输出，包含模型对输入图像中对象的信心概率。
6. 利用边界框后处理库：从概率中提取坐标
为了从概率中提取边界框坐标，需要使用边界框后处理库，如 TensorFlow Object Detection API。这个库就像一位翻译，将模型的输出转换为我们可理解的坐标。
7. 举例说明：代码片段
为了让你更深入地理解，这里有一个代码片段，展示了如何获取边界框坐标：
val boundingBoxes = TensorFlowObjectDetectionAPIModel.getBoundingBoxes(
probabilities,
inputImage.height,
inputImage.width,
0.5f, // Confidence threshold
0.3f // Intersection over union threshold
)
结论：解锁图像分析的潜力
通过掌握这些步骤，你可以从 ML Kit 对象检测自定义模型中检索边界框坐标，为你提供对象位置和大小的宝贵信息。运用这些知识，你可以在图像分析、对象跟踪和许多其他激动人心的应用中创造奇迹。
常见问题解答
1. 如何提高边界框的准确性？
- 调整模型的置信度阈值和交并比阈值。
- 使用更多和更高质量的训练数据。
2. ML Kit 是否支持所有类型的自定义模型？
- ML Kit 目前支持 TensorFlow Lite 模型。
3. 我可以在移动设备上执行这些步骤吗？
- 是的，ML Kit 适用于移动设备。
4. 是否有其他方法可以从 ML Kit 对象检测中获取边界框坐标？
- ML Kit 提供了一个内置的
ObjectDetector.getBoundingBox方法，但仅适用于预训练模型。
5. 这些步骤适用于图像分类吗？
- 否，这些步骤仅适用于对象检测模型。
