BaşlayınÜcretsiz başlayın

Nesne tespiti

Bu egzersizde, daha önce kullandığın flickr veri kümesini tekrar kullanacaksın; bu veri kümesinde 30.000 görüntü ve bunlara ait altyazılar bulunur. Şimdi modelin tespit ettiği nesnelerin sınırlayıcı kutularını bulacaksın.

2 kişinin olduğu fotoğraf, 1 kişi gitar çalıyor

Örnek görüntü (image) ve boru hattı modülü (pipeline) yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Hugging Face ile Multi-Modal Modeller

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • facebook/detr-resnet-50 önceden eğitilmiş modeliyle object-detection boru hattını yükle.
  • Tespit edilen nesnenin label bilgisini bul.
  • Tespit edilen nesnenin ilgili güven puanını (score) bul.
  • Tespit edilen nesnenin sınırlayıcı kutu (box) koordinatlarını bul.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()
Kodu Düzenle ve Çalıştır