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

Question

###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。

Answer 1

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？

Comments

[mikanken]

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/

[mkgrei]

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。

[mikanken]

ありがとうございます。試してみます。