tensorflow.contrib.slim：实现目标检测任务

tensorflow.contrib.slim是一个TensorFlow的轻量级库，用于简化深度学习模型的定义和训练过程。它提供了一系列方便的高级API，可以加速模型的开发和调试。

目标检测是计算机视觉中一个重要的任务，其目标是在图像或视频中识别和定位特定物体的位置。tensorflow.contrib.slim提供了一些常用的目标检测模型，并提供了一种简单的方式来使用这些模型。

下面通过一个具体的例子来演示如何使用tensorflow.contrib.slim进行目标检测任务。首先，我们需要安装tensorflow库和tensorflow.contrib.slim库：

pip install tensorflow
pip install tensorflow-gpu
pip install tf-slim

接下来，我们将使用一个已经预训练好的模型来进行目标检测。这里选择的是ssd_mobilenet_v1_coco模型，这是一种基于MobileNet的轻型目标检测模型。

import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util
from object_detection.utils import label_map_util

# 加载标签映射文件
label_map = label_map_util.load_labelmap('path/to/label_map.pbtxt')
categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=90, use_display_name=True)
category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

# 创建图和会话
detection_graph = tf.Graph()
with detection_graph.as_default():
    od_graph_def = tf.GraphDef()
    with tf.gfile.GFile('path/to/frozen_inference_graph.pb', 'rb') as fid:
        serialized_graph = fid.read()
        od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
        tf.import_graph_def(od_graph_def, name='')

    sess = tf.Session(graph=detection_graph)

# 加载图片
image = Image.open('path/to/image.jpg')
image_np = np.array(image)

# 输入模型中的张量
image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')
# 检测框
boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
# 分类标签
scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
# 分类索引
classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
# 检测到的物体数量
num_detections = detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')

# 运行模型
(boxes, scores, classes, num_detections) = sess.run(
    [boxes, scores, classes, num_detections],
    feed_dict={image_tensor: np.expand_dims(image_np, axis=0)})

# 可视化结果
vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
    image_np,
    np.squeeze(boxes),
    np.squeeze(classes).astype(np.int32),
    np.squeeze(scores),
    category_index,
    use_normalized_coordinates=True,
    line_thickness=8)

# 显示结果
plt.imshow(image_np)
plt.show()

上述代码中，首先加载了标签映射文件，该文件将类别ID映射到类别名称。然后创建了图和会话，并通过tf.import_graph_def方法导入了预训练好的模型。接下来，加载需要检测的图片，并为模型中的输入和输出张量创建了引用。

模型的输入是名为image_tensor的张量，输出包括检测框的坐标、分类标签、分类置信度以及检测到的物体数量。

最后，通过运行模型，获取检测结果，并使用vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array方法对检测结果进行可视化。最终将可视化结果显示出来。

总的来说，tensorflow.contrib.slim提供了一种简便的方式来使用目标检测模型，开发者只需要关注模型的输入输出，而无需关心底层的实现细节。这样大大简化了目标检测任务的实现过程，提高了开发效率。