TensorBoard 显示带检测的地面实况
TensorBoard display ground truth with detection
我正在使用 TensorFlow 模型存储库进行对象检测。为了进行评估，我使用了 Tensorboard，它显示地图和结果 - 检测到的对象的预测边界框。
我想显示地面实况边界框和预测边界框。我怎样才能做到这一点？
您似乎试图在 TensorBoard 中的对象检测预测框旁边显示地面实况边界框。我假设您正在使用 image dashboard。这是一个想法。
您可以将原始图像的字节传递到 py_func，这样您就可以包装 python 函数并将其用作 TensorFlow op。
在 py_func 中，您可以使用 matplotlib（使用 patches.Rectangle）在图像顶部渲染框：
然后，您可以将这些字节传递到图像摘要操作中。这个 GitHub 项目提供了一个示例：https://github.com/vahidk/EffectiveTensorflow/blob/master/README.md#prototyping-kernels-and-advanced-visualization-with-python-ops
显然，已经有 API 个了。
我正在使用 TensorFlow 模型存储库进行对象检测。为了进行评估，我使用了 Tensorboard，它显示地图和结果 - 检测到的对象的预测边界框。 我想显示地面实况边界框和预测边界框。我怎样才能做到这一点？
您似乎试图在 TensorBoard 中的对象检测预测框旁边显示地面实况边界框。我假设您正在使用 image dashboard。这是一个想法。
您可以将原始图像的字节传递到 py_func，这样您就可以包装 python 函数并将其用作 TensorFlow op。
在 py_func 中，您可以使用 matplotlib（使用 patches.Rectangle）在图像顶部渲染框：
然后，您可以将这些字节传递到图像摘要操作中。这个 GitHub 项目提供了一个示例：https://github.com/vahidk/EffectiveTensorflow/blob/master/README.md#prototyping-kernels-and-advanced-visualization-with-python-ops
显然，已经有 API 个了。