org.deeplearning4j.nn.layers.objdetect.Yolo2OutputLayer类的使用及代码示例

转载 作者：知者 更新时间：2024-03-20 19:46:31 27 4

public void markWithBoundingBox(Mat file, int imageWidth, int imageHeight, boolean newBoundingBOx,String winName) throws Exception {
  int width = 416;
  int height = 416;
  int gridWidth = 13;
  int gridHeight = 13;
  double detectionThreshold = 0.5;
  Yolo2OutputLayer outputLayer = (Yolo2OutputLayer) preTrained.getOutputLayer(0);
  if (newBoundingBOx) {
    INDArray indArray = prepareImage(file, width, height);
    INDArray results = preTrained.outputSingle(indArray);
    predictedObjects = outputLayer.getPredictedObjects(results, detectionThreshold);
    System.out.println("results = " + predictedObjects);
    markWithBoundingBox(file, gridWidth, gridHeight, imageWidth, imageHeight);
  } else {
    markWithBoundingBox(file, gridWidth, gridHeight, imageWidth, imageHeight);
  }
  imshow(winName, file);
}

INDArray features = ds.getFeatures();
INDArray results = model.outputSingle(features);
List<DetectedObject> objs = yout.getPredictedObjects(results, detectionThreshold);
File file = new File(metadata.getURI());
log.info(file.getName() + ": " + objs);

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