Python中的_build_detection_graph()函数详解与示例

_build_detection_graph()是TensorFlow Object Detection API中的一个函数，它用于构建目标检测图。

目标检测图是一个TensorFlow计算图的子图，它包含了目标检测模型的所有组件，如输入数据的预处理、特征提取网络、分类器、回归器等。构建目标检测图的过程是将这些组件连接起来，形成一个完整的目标检测模型。

该函数的定义如下：

def _build_detection_graph(image_tensor, detection_model, use_side_inputs=False):

    with detection_model.as_default():

        inputs = tf.identity(image_tensor, name='image_tensor')

        preprocessed_inputs = tf.identity(inputs, name='Preprocessor/Sub')

        preprocessed_inputs_tensor = tf.cast(preprocessed_inputs, dtype=tf.float32)

        ret = detection_model.preprocess(preprocessed_inputs_tensor)

        ret_dict = detection_model.predict(ret, use_side_inputs=use_side_inputs)

        detection_boxes = tf.identity(ret_dict['detection_boxes'], name='detection_boxes')

        detection_scores = tf.identity(ret_dict['detection_scores'], name='detection_scores')

        detection_classes = tf.identity(ret_dict['detection_classes'], name='detection_classes')

    return detection_boxes, detection_scores, detection_classes

该函数接受三个参数，分别为image_tensor、detection_model和use_side_inputs。其中，

- image_tensor是输入的图像tensor；

- detection_model是目标检测模型；

- use_side_inputs是一个布尔值，用于指定是否使用额外的输入。

该函数首先将image_tensor复制给变量inputs，然后将其转换为float32类型，并赋值给preprocessed_inputs_tensor。

接下来，调用目标检测模型的preprocess()方法对输入数据进行预处理，并将预处理结果传给predict()方法进行目标检测。

最后，将检测结果中的detection_boxes、detection_scores和detection_classes通过tf.identity()赋值给对应的变量，并返回。

下面是一个使用_build_detection_graph()函数的示例：

import tensorflow as tf

from object_detection.builders import model_builder

from object_detection.utils import label_map_util

# 加载模型和标签映射文件

model_file = 'path/to/model'

label_map_file = 'path/to/label_map.pbtxt'

detection_model = model_builder.build(model_config=model_config, is_training=False)

label_map = label_map_util.load_labelmap(label_map_file)

categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map)

category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

# 加载图像

image_path = 'path/to/image.jpg'

image_tensor = tf.io.read_file(image_path)

image_tensor = tf.image.decode_image(image_tensor)

# 构建目标检测图

detection_boxes, detection_scores, detection_classes = _build_detection_graph(image_tensor, detection_model)

# 在图像上绘制检测结果

with tf.Session() as sess:

    detection_boxes, detection_scores, detection_classes = sess.run([detection_boxes, detection_scores, detection_classes])

    visualization_utils.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(

        image_tensor, detection_boxes, detection_classes, detection_scores, category_index)

在上述示例中，首先加载了目标检测模型和标签映射文件。然后，使用tf.io.read_file()和tf.image.decode_image()函数加载了要检测的图像。接下来，调用_build_detection_graph()函数构建目标检测图，并将检测结果存储在detection_boxes、detection_scores和detection_classes中。最后，使用visualize_boxes_and_labels_on_image_array()函数将检测结果绘制在图像上。