Začněte nyníZačněte zdarma

Detekce objektů

V tomto cvičení použiješ stejný dataset flickr jako dříve – obsahuje 30 000 obrázků s popisky. Teď zjistíš ohraničující rámečky (bounding boxy) objektů detekovaných modelem.

Photo of 2 people, 1 is playing the guitar

Ukázkový obrázek (image) a modul pipeline (pipeline) jsou již načteny.

Toto cvičení je součástí kurzu

Multi-Modal Models with Hugging Face

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Načti pipeline object-detection s předtrénovaným modelem facebook/detr-resnet-50.
  • Zjisti label detekovaného objektu.
  • Zjisti odpovídající skóre spolehlivosti (score) detekovaného objektu.
  • Zjisti souřadnice ohraničujícího rámečku (box) detekovaného objektu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Load the object-detection pipeline
pipe = pipeline("____", "____", revision="no_timm")
pred = pipe(image)
outputs = pipe(image)

for n, obj in enumerate(outputs):
    # Find the detected label
    label = ____
    # Find the confidence score of the prediction
    confidence = ____
    # Obtain the bounding box coordinates
    box = ____
    
    plot_args = {"linewidth": 1, "edgecolor": colors[n], "facecolor": 'none'}
    rect = patches.Rectangle((box['xmin'], box['ymin']), box['xmax']-box['xmin'], box['ymax']-box['ymin'], **plot_args)
    ax.add_patch(rect)
    print(f"Detected {label} with confidence {confidence:.2f} at ({box['xmin']}, {box['ymin']}) to ({box['xmax']}, {box['ymax']})")

plt.show()
Upravit a spustit kód