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tensorflow object detection APIのコードの中身について

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回答 1

投稿 2017/11/24 12:09

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mikanken

score 2

前提・実現したいこと

tensorflow object detection APIで人だけを検出したいのですが、どこのコードを書き換えればいいかわからないです。ラベルのところを変えればいいと思うのですが、全然わかりません。

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回答 1

checkベストアンサー

0

こちらのAPI、ローカルとクラウドの両方で使用することができますが、どちらをお考えでしょうか。

また、既成のモデルを使用するのか、自分でデータを用意して学習させるのかどちらでしょうか。

既存のコードが有り、修正が必要そうな部分周辺がわかるのであれば、質問に添えることで、回答者のイメージが湧くかと。

人だけを検出するのであれば、既存のコードで全部検出してから人以外のラベルを消せば一番ラクですが、無駄な計算時間を持っていかれるかと思います。
速度に関する要求があるのでしょうか?

投稿 2017/11/24 14:34

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  • 2017/11/26 16:40

    jupyter notebookで起動させて動かしてます。
    今後自分のデータを使用する可能性はありますが、現在は既存のモデルの使用のみで行っております。

    速度に関する要求はそこまでないですが、できることなら速く実行させたいです。
    人以外のラベルを消そうと考えたのですが、どの部分のコードをいじれば反映されるのかわかりません。

    コードは以下を参考に実行させています。
    http://robotics4society.com/2017/08/23/odapi_test/

    キャンセル

  • 2017/11/26 17:56

    変更すべきは、
    vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(...)
    の中身です。
    直前にboxesとclassesがあるので、classesのうち、人に該当するものを抜き出せばよいはずです。

    キャンセル

  • 2017/11/26 18:05

    ありがとうございます。試してみます。

    キャンセル

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