ÎncepețiÎncepe gratuit

Detectarea obiectelor

În acest exercițiu, vei folosi același set de date flickr ca anterior, care conține 30.000 de imagini și descrierile asociate acestora. Acum vei identifica chenarele de delimitare ale obiectelor detectate de model.

Photo of 2 people, 1 is playing the guitar

Imagine eșantion (image) și modulul pipeline (pipeline) au fost încărcate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele Multi-Modale cu Hugging Face

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Încarcă pipeline-ul object-detection cu modelul preantrenat facebook/detr-resnet-50.
  • Găsește eticheta (label) obiectului detectat.
  • Găsește scorul de încredere (score) asociat obiectului detectat.
  • Găsește coordonatele chenarului de delimitare (box) al obiectului detectat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()
Editează și rulează codul