Python中如何将object_detection.protos.string_int_label_map_pb2与模型进行关联

在Python中，可以通过以下步骤将object_detection.protos.string_int_label_map_pb2与模型进行关联：

1. 导入所需要的模块和包：

import tensorflow as tf
from object_detection.protos import string_int_label_map_pb2
from google.protobuf import text_format

2. 创建一个StringIntLabelMap对象并加载.pbtxt文件：

label_map = string_int_label_map_pb2.StringIntLabelMap()
with tf.io.gfile.GFile('path/to/label_map.pbtxt', 'r') as label_map_file:
    label_map_str = label_map_file.read()
text_format.Merge(label_map_str, label_map)

3. 创建一个字典来存储类别标签和对应的ID：

label_dict = {}
for item in label_map.item:
    label_dict[item.display_name] = item.id

4. 调用模型进行物体检测，并获取检测结果：

# 加载模型
model = tf.saved_model.load('path/to/saved_model')

# 读取图像
image = tf.io.read_file('path/to/image.jpg')
image = tf.image.decode_image(image)
image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32)
image = tf.expand_dims(image, axis=0)

# 推断
detections = model(image)

# 解析结果
# 获取类别ID
class_ids = detections['detection_classes'][0].numpy().astype(int)
# 获取检测框的坐标和分数
boxes = detections['detection_boxes'][0].numpy()
scores = detections['detection_scores'][0].numpy()

# 打印结果
for i in range(len(class_ids)):
    label = label_dict.get(class_ids[i], 'unknown')
    print('Detected object: {}, confidence: {:.2f}'.format(label, scores[i]))

上述代码演示了如何使用object_detection.protos.string_int_label_map_pb2来加载物体类别标签，并将其与模型进行关联并进行物体检测。首先，我们读取并解析.pbtxt文件，将标签映射到类别ID。然后，我们加载保存的模型，并将待检测的图像输入模型进行推理。最后，解析模型的输出，获取检测结果，并根据类别ID查找相应的标签。

注意：在实际使用中，需要根据自己的模型和数据进行适当的修改和调整。