如何删除检测分数（百分比）？

Question

我正在尝试使用 faster_rcnn_inception_v2 模型检测自定义对象，我正在使用 Tensorflow Object-Detection API.

在测试模型时，它会将对象检测为带有分数的对象名称，例如 *Person: 99%*。

如何删除分数

这是我的可视化函数

vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
                image_np,
                np.squeeze(boxes),
                np.squeeze(classes).astype(np.int32),
                np.squeeze(scores),
                category_index,
                use_normalized_coordinates=True,
                line_thickness=8)

我已将分数更改为 none

vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
                image_np,
                np.squeeze(boxes),
                np.squeeze(classes).astype(np.int32),
                None,
                category_index,
                use_normalized_coordinates=True,
                line_thickness=8)

改完之后，我得到了这个结果

Answer 1

我假设您使用的是官方 Object Detection Demo notebook 提供的代码，或者它的某些变体？如果是这样，这里的这部分代码就是负责渲染边界框的部分：

  vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
      image_np,
      output_dict['detection_boxes'],
      output_dict['detection_classes'],
      output_dict['detection_scores'],
      category_index,
      instance_masks=output_dict.get('detection_masks'),
      use_normalized_coordinates=True,
      line_thickness=8)

要从渲染的边界框中删除检测分数，只需将 output_dict['detection_scores'] 替换为 scores=None:

  vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
      image_np,
      output_dict['detection_boxes'],
      output_dict['detection_classes'],
      scores=None, # replace here
      category_index,
      instance_masks=output_dict.get('detection_masks'),
      use_normalized_coordinates=True,
      line_thickness=8)

您可以在tensorflow/models/research/object_detection/utils/visualization_utils.py中查看此函数的源代码。这是其中一条评论中所说的：

scores: a numpy array of shape [N] or None. If scores=None, then this function assumes that the boxes to be plotted are groundtruth boxes and plot all boxes as black with no classes or scores.

Answer 2

要回答您的原始问题，您应该将 visualize_boxes_and_labels_on_image_array 的 skip_scores 和 skip_labels 输入参数设置为 True。

您得到了多余的框，因为当您将 None 作为分数传递时，可视化功能不再能够为预测分数设置阈值。

查看 visualize_boxes_and_labels_on_image_array 的定义，您会注意到默认设置为 0.5 的 min_score_thresh 输入参数。默认情况下，检测到的分数小于 0.5 的框不会可视化，除非您不将 scores 传递给此函数，在这种情况下所有框都会可视化。

如何删除检测分数（百分比）？

How to remove Detection score(percentage)?

object-detection-api