Exploración del dataset de object detection

Clase 10 de 31 • Curso de Detección y Segmentación de Objetos con TensorFlow

Contenido del curso

Introducción a Computer Vision

1
¿Qué es la visión computarizada y cuáles son sus tipos?
08:35 min

Detección de objetos

Segmentación de objetos

Un paso más allá

Tomar examen

Comentarios

Daniel Carvajal Correa

student•

Hice la siguiente modificacion para cuando se trabaje con otro dataset no tener que estar pendiente de que tan grandes son las imagenes:

y_dim, x_dim, c_dim = img.shape
print(y_dim, x_dim, c_dim)
gt_boxes={}
for index, row in df.iterrows():
  if row['class_id'] == 3:
    bbox = np.array([[row['ymin']/y_dim, row['xmin']/x_dim, row['ymax']/y_dim, row['xmax']/x_dim]], dtype=np.float32)
    if row['frame'] in gt_boxes:
      gt_boxes[row['frame']] = np.append(gt_boxes[row['frame']], np.array(bbox), axis=0)
    else:
      gt_boxes[row['frame']] = np.array(bbox)

Juan Acevedo

student•

Detalle al código

Antes:

pedestrain_class_id = 1
num_classes = 1

category_index = {
    num_classes: {
        'id' : pedestrain_class_id,
        'name': 'pedestrian'
    }
}

Mi correción:

clase_pedestrain_id = 1
num_clases = 1

index_map = {
    clase_pedestrain_id: {
        id: clase_pedestrain_id,
        'name': 'pedestrain'
    }
}

El modelo nos devuelve en caso tal un numero para identificar el objeto y hacer el respectivo mapeo a nombre y su id , si ponemos el num clases en este caso no pasa nada porque reseteamos el conteo de las clases originales y solo tenemos una entonces da lo mismo , pero cuando usamos todas es necesario poner el id de la clasey luego el diccionario de lo que es la clase para que lo mapee como debe ser

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