使用Python的_build_detection_graph()函数构建实时对象检测模型

在 TensorFlow 中， _build_detection_graph() 是一个建立实时对象检测模型的核心函数。它根据预训练的模型和配置文件来构建一个图表，用于实时对象检测。

该函数的主要目标是加载预训练模型的权重和配置，并进行模型的转换和修改，以便在新的检测任务中使用。下面是一个使用 _build_detection_graph() 函数构建实时对象检测模型的示例。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from object_detection import export_inference_graph
from object_detection.utils import label_map_util
from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util

然后，我们定义一些全局变量，包括预训练模型的权重路径、模型的配置文件路径、标签映射文件的路径等：

PATH_TO_CKPT = '/path/to/pretrained_model/frozen_inference_graph.pb'
PATH_TO_CFG = '/path/to/model_config_file/faster_rcnn_resnet50.config'
PATH_TO_LABELS = '/path/to/label_map_file/label_map.pbtxt'
NUM_CLASSES = 90

接下来，我们加载预训练模型的权重和配置，并进行相应的转换和修改：

def build_detection_graph():
    # 加载预训练模型的权重
    detection_graph = tf.Graph()
    with detection_graph.as_default():
        od_graph_def = tf.GraphDef()
        with tf.gfile.GFile(PATH_TO_CKPT, 'rb') as fid:
            serialized_graph = fid.read()
            od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
            tf.import_graph_def(od_graph_def, name='')

    # 加载模型的配置文件
    label_map = label_map_util.load_labelmap(PATH_TO_LABELS)
    categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=NUM_CLASSES, use_display_name=True)
    category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

    # 转换模型为实时对象检测模型
    with detection_graph.as_default():
        sess = tf.Session(graph=detection_graph)
        image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')
        detection_boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
        detection_scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
        detection_classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
        num_detections = detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')

在构建好检测图表后，我们可以使用该模型来进行实时对象检测。以下是一个简单的实例函数，该函数可以接受输入图像并输出检测结果：

def run_detection(image):
    with detection_graph.as_default():
        image_expanded = np.expand_dims(image, axis=0)
        (boxes, scores, classes, num) = sess.run(
            [detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections],
            feed_dict={image_tensor: image_expanded})

        # 可视化检测结果
        vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
            image,
            np.squeeze(boxes),
            np.squeeze(classes).astype(np.int32),
            np.squeeze(scores),
            category_index,
            use_normalized_coordinates=True,
            line_thickness=8)

        return image

最后，我们可以通过调用上述函数来实时检测输入图像中的对象：

image = cv2.imread('/path/to/input_image.jpg')
output_image = run_detection(image)
cv2.imshow("Output", output_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

综上所述，我们可以使用 Python 的 _build_detection_graph() 函数来构建实时对象检测模型。该函数通过加载预训练模型的权重和配置，并进行模型转换和修改，生成一个可以用于实时对象检测的图表。然后，我们可以使用该图表来进行实时对象检测，并将结果可视化输出。