如何在tensorflow.js中解释对象检测模型的输出_Tensorflow_Tensorflow.js

如何在tensorflow.js中解释对象检测模型的输出

tensorflow

如何在tensorflow.js中解释对象检测模型的输出,tensorflow,tensorflow.js,Tensorflow,Tensorflow.js,我正在尝试在浏览器中运行自定义对象检测tensorflow.js模型。我可以使用以下命令将tensorflow模型转换为tensorflow.js模型（在google colab中）： !tensorflowjs_converter \ --input_format=tf_frozen_model \ --output_node_names='detection_boxes,detection_scores,detection_classes,num_detections' \ /content

我正在尝试在浏览器中运行自定义对象检测tensorflow.js模型。我可以使用以下命令将tensorflow模型转换为tensorflow.js模型（在google colab中）：

!tensorflowjs_converter \
--input_format=tf_frozen_model \
--output_node_names='detection_boxes,detection_scores,detection_classes,num_detections' \
/content/frozen_inference_graph.pb \
/content/web_model

我正在共享

interference.html

文件的代码片段：

<html>
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest"> </script>
<script src="webcam.js"></script>
</head>
<body>
    <div>
        <div>
            <video autoplay playsinline muted id="wc" width="224" height="224"></video>
        </div>
    </div>
    <button type="button" id="startPredicting" onclick="startPredicting()" >Start Predicting</button>
    <button type="button" id="stopPredicting" onclick="stopPredicting()" >Stop Predicting</button>
    <div id="prediction"></div>
</body>

<script src="index.js"></script>
</html>

当我使用web服务器运行上述

inference.html

文件时，它返回以下输出：

(4) [t, t, t, t]
0: t {kept: false, isDisposedInternal: false, shape: Array(3), dtype: "float32", size: 400, …}
1: t {kept: false, isDisposedInternal: false, shape: Array(2), dtype: "float32", size: 100, …}
2: t {kept: false, isDisposedInternal: false, shape: Array(2), dtype: "float32", size: 100, …}
3: t {kept: false, isDisposedInternal: false, shape: Array(1), dtype: "float32", size: 1, …}
length: 4
__proto__: Array(0)

问题是输出似乎无关紧要，或者我无法理解。我错过什么了吗？请给我你的建议。很抱歉写了这么长的帖子，但我是tensorflow的初学者。js

输出是一个tf.Tensor。当您调用console.log（output）
时，它会尝试对对象进行字符串化并打印出其属性
张量还有一种方法，print
，用于注销其数据
要将数据作为javaScript数组从tensor中取出，可以调用data
（分别dataSync
）和dataArray
（分别dataArraySync
）等方法来异步（分别同步）检索数据。数据以类型Darray
检索
output=wait model.executeAsync（img）；
//输出是tf.tensor的数组。
output.forEach（t=>t.print（））//注销所有张量的数据
常量数据=[]
for（设i=0；i
输出是一个tf.Tensor。当您调用console.log（output）
时，它会尝试对对象进行字符串化并打印出其属性
张量还有一种方法，print
，用于注销其数据
要将数据作为javaScript数组从tensor中取出，可以调用data
（分别dataSync
）和dataArray
（分别dataArraySync
）等方法来异步（分别同步）检索数据。数据以类型Darray
检索
output=wait model.executeAsync（img）；
//输出是tf.tensor的数组。
output.forEach（t=>t.print（））//注销所有张量的数据
常量数据=[]
for（设i=0；i
感谢您的回答，但使用上述建议，它会打印错误消息：output.print不是predict的函数
和index.js:21未捕获（承诺）类型错误：output.data不是predict的函数（index.js:21）
您能用executeAsync
的定义更新您的问题吗？对不起，我没有收到您的问题。我试图使用model.execute
但我得到了以下错误：错误：此执行包含节点'Postprocessor/batchmulticlassnomaxsuppression/map/while/Exit_6'，该节点具有动态op'Exit'。请改用model.executeAsync（）。或者，为了避免动态操作，请指定输入[Postprocessor/BatchMultiClassNonMaxSuppression/map/TensorArrayStack\u 4/TensorArrayGatherV3]
。我的错是，我以为executeAsync
是您自己定义的函数。我编辑了我的问题我按照您的建议更新了代码（也在问题中），但仍然出现以下错误：Uncaught（in promise）TypeError:output.dataSync不是predict的函数（index.js:23）
感谢您的回答，但使用上述建议，它会打印错误消息：output.print不是predict的函数
和index.js:21未捕获（承诺）类型错误：output.data不是predict的函数（index.js:21）
您能用executeAsync
的定义更新您的问题吗？对不起，我没有收到您的问题。我试图使用model.execute
但我得到了以下错误：错误：此执行包含节点'Postprocessor/batchmulticlassnomaxsuppression/map/while/Exit_6'，该节点具有动态op'Exit'。请改用model.executeAsync（）。或者，为了避免动态操作，请指定输入[Postprocessor/BatchMultiClassNonMaxSuppression/map/TensorArrayStack\u 4/TensorArrayGatherV3]
。我的错是，我以为executeAsync
是您自己定义的函数。我编辑了我的问题我按照您的建议更新了代码（也在问题中），但仍然出现以下错误：Uncaught（in promise）TypeError:output.dataSync不是predict（index.js:23）的函数
(4) [t, t, t, t]
0: t {kept: false, isDisposedInternal: false, shape: Array(3), dtype: "float32", size: 400, …}
1: t {kept: false, isDisposedInternal: false, shape: Array(2), dtype: "float32", size: 100, …}
2: t {kept: false, isDisposedInternal: false, shape: Array(2), dtype: "float32", size: 100, …}
3: t {kept: false, isDisposedInternal: false, shape: Array(1), dtype: "float32", size: 1, …}
length: 4
__proto__: Array(0)