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python - 使用 gluoncv 在 Faster -RCNN 中获取类标签

问题描述

我正在尝试使用 gluoncv 中的 Faster-RCNN 实现来计算图像中的车辆数量，如下所示。我想获取图像的字符串标签。例如，在下图中，字符串标签将为“bus”。我怎么才能得到它？

公共汽车的图像

以下是我的实现。

import os
import glob
from matplotlib import pyplot as plt
from gluoncv import model_zoo, data, utils

vehiclesum1 = []

for filename in glob.glob('/home/xx/PythonCode/test/*.jpg'):
    x, orig_img = data.transforms.presets.rcnn.load_test(filename)    

    box_ids, scores, bboxes = net(x)
    ax = utils.viz.plot_bbox(orig_img, bboxes[0], scores[0], box_ids[0], class_names=net.classes)

    # I want to identify this label1
    vehiclesum1.append(label1.count('car') + label1.count('truck') + label1.count('motorcycle') + label1.count('bus'))
    plt.show()

标签： pythonpython-3.xfaster-rcnn

解决方案

这样的事情怎么样？

# map class ID to classes
id2string = [i:name for i, name in enumerate(net.classes)]

# filter on score.
thresh = 0.8
top_classIDs = [c for c, s in zip(box_ids[0], scores[0]) if s > thresh]

# convert IDs to class names into "label1"
label1 = [id2string[c] for c in top_classIDs]

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