通过ResNet_v1_101实现物体检测的Python代码示例

下面是一个使用ResNet_v1_101实现物体检测的Python代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
import urllib

# 加载ResNet_v1_101预训练模型
model = tf.keras.applications.ResNet101(weights='imagenet')

# 下载图片并进行预处理
url = 'https://example.com/image.jpg'
req = urllib.request.urlopen(url)
arr = np.asarray(bytearray(req.read()), dtype=np.uint8)
image = cv2.imdecode(arr, -1)
image = cv2.resize(image, (224, 224))
input_image = np.expand_dims(image, axis=0)
input_image = tf.keras.applications.resnet.preprocess_input(input_image)

# 进行物体检测
predictions = model.predict(input_image)

# 获取Top-3预测结果
top_3 = tf.keras.applications.resnet.decode_predictions(predictions, top=3)[0]

# 打印预测结果
for pred in top_3:
    print('物体: {}'.format(pred[1]))
    print('概率: {:.4f}'.format(pred[2]))

上述代码中，首先使用tf.keras.applications.ResNet101加载ResNet_v1_101模型。然后，从指定URL下载图片，并使用OpenCV进行预处理，包括解码、调整大小等。接下来，调用模型的predict方法对输入图片进行预测，返回一个预测结果的数组。然后，使用decode_predictions函数将预测结果转换为标签和概率对，并按概率从高到低排序。最后，遍历并打印Top-3预测结果。

你可以根据上述示例代码，将URL修改为你想要检测的图片的URL，然后运行代码。代码将打印出Top-3预测结果，包括物体标签和对应的概率。