객체 탐지를 수행할 때 반환되는 클래스 ID와 실제 객체 이름 사이의 매핑을 정의합니다. 사전 학습 때 사용한 객체로, 객체 이름과 고유한 ID로 식별됩니다. 이 매핑은 모델이 탐지한 객체의 ID를 사람이 읽을 수 있는 이름으로 변환하는 데 사용됩니다.
이제 다음 코드를 사용하여 이미지 내의 객체를 탐지하고, 탐지된 객체에 대한 정보를 이미지 위에 표시하는 과정을 수행합니다.
def detect_objects(model, img_array, threshold, max_objects=100, print_time=True): # ①
img_copy = img_array.copy()# ②
green = (0, 255, 0)
red = (0, 0, 255)
tensor_img = tf.convert_to_tensor(img_array, dtype=tf.uint8)[tf.newaxis, ...] # ③
start = time.time()
boxes, scores, classes, num_detections = model(tensor_img) # ④
boxes = boxes.numpy()
scores = scores.numpy()
classes = classes.numpy()
num_detections = num_detections.numpy()