Faster RCNN 推理 从头写 java (四) Classifier 网络预测

本文主要是介绍Faster RCNN 推理 从头写 java (四) Classifier 网络预测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

• 1. 图片预处理
• 2. RPN网络预测
• 3. RPN to ROIs
• 4. Classifier 网络预测
• 5. Classifier网络输出对 ROIs过滤与修正
• 6. NMS (非最大值抑制)
• 7. 坐标转换为原始图片维度

一: 输入输出

输入:

• ROIs: RPN to ROI 后 没32个为一组的ROIs, shape为 [1, 32, 4]
• feature: RPN 层的输出, 也就是VGG16的feature map, shape 为 [1, 37, 50, 512]

输出:

• P_cls: 每个ROI的概率 shape为 [1, 32, 2]
• P_regr: 每个ROI的回归值, shape 为 [1, 37, 50, 4]

二: 流程

• 预测

三: code by code

ROIs, feature 转换为tensorflow 的 Tensor

if (featureMap.dataType() != DataType.FLOAT) featureMap = featureMap.castTo(DataType.FLOAT);
Tensor<Float> feature_input = TypeConvertor.ndarrayToTensor(featureMap);if (ROIs.dataType() != DataType.FLOAT) ROIs = ROIs.castTo(DataType.FLOAT);
Tensor<Float> ROIs_input = TypeConvertor.ndarrayToTensor(ROIs);

Classifier 网络模型预测

List<Tensor<?>> output = this.session.runner().feed(INPUT_FEATURE_NAME, feature_input).feed(INPUT_ROI_NAME, ROIs_input).fetch(OUTPUT_CLS_NAME).fetch(OUTPUT_REG_NAME).run();

构建输出
0: P_cls
1: P_regr

return new FasterRCnnClassifier_Output(output.get(0), output.get(1));

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