ইমেজ উপর বস্তু সনাক্তকরণ সঞ্চালন.
API টিএফলাইট মডেল মেটাডেটা সহ একটি TFLite মডেল আশা করে। .
API একটি ইমেজ ইনপুট টেনসর এবং চারটি আউটপুট টেনসর সহ মডেলগুলিকে সমর্থন করে। আরো নির্দিষ্ট হতে, এখানে প্রয়োজনীয়তা আছে.
- ইনপুট ইমেজ টেনসর (
kTfLiteUInt8
/kTfLiteFloat32
)- আকারের ইমেজ ইনপুট
[batch x height x width x channels]
। - ব্যাচ অনুমান সমর্থিত নয় (
batch
1 হতে হবে)। - শুধুমাত্র RGB ইনপুট সমর্থিত (
channels
3 হতে হবে)। - টাইপ
kTfLiteFloat32
হলে, ইনপুট স্বাভাবিককরণের জন্য মেটাডেটার সাথে স্বাভাবিককরণ বিকল্পগুলি সংযুক্ত করা প্রয়োজন।
- আকারের ইমেজ ইনপুট
DetectionPostProcess
op এর 4টি আউটপুট হতে হবে, যেমন:- অবস্থান টেনসর (
kTfLiteFloat32
):- আকারের টেনসর
[1 x num_results x 4]
, অভ্যন্তরীণ অ্যারে যা আকারে আবদ্ধ বাক্সগুলিকে উপস্থাপন করে [উপরে, বাম, ডান, নীচে]। -
BoundingBoxProperties
মেটাডেটার সাথে সংযুক্ত করতে হবে এবং অবশ্যইtype=BOUNDARIES
এবংcoordinate_type=RATIO
উল্লেখ করতে হবে।
- আকারের টেনসর
kTfLiteFloat32
):- আকারের টেনসর
[1 x num_results]
, প্রতিটি মান একটি শ্রেণীর পূর্ণসংখ্যা সূচক প্রতিনিধিত্ব করে। - যদি লেবেল মানচিত্রগুলি মেটাডেটার সাথে
TENSOR_VALUE_LABELS
সম্পর্কিত ফাইল হিসাবে সংযুক্ত থাকে, সেগুলি টেনসর মানগুলিকে লেবেলে রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়।
kTfLiteFloat32
):- আকারের টেনসর
[1 x num_results]
, প্রতিটি মান সনাক্ত করা বস্তুর স্কোর প্রতিনিধিত্ব করে।
kTfLiteFloat32
):- পূর্ণসংখ্যা num_results আকারের একটি টেনসর হিসাবে
[1]
।
এই ধরনের মডেলের একটি উদাহরণ টেনসরফ্লো হাবে পাওয়া যাবে। .
নেস্টেড ক্লাস
ক্লাস | ObjectDetector.ObjectDetectorOptions | একটি অবজেক্ট ডিটেক্টর সেট আপ করার জন্য বিকল্প। |
পাবলিক পদ্ধতি
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক স্ট্যাটিক অবজেক্ট ডিটেক্টর createFromBuffer ( ByteBuffer modelBuffer)
একটি মডেল বাফার এবং ডিফল্ট ObjectDetector.ObjectDetectorOptions
সহ একটি ObjectDetector
উদাহরণ তৈরি করে।
পরামিতি
মডেলবাফার | সনাক্তকরণ মডেলের একটি সরাসরি ByteBuffer বা একটি MappedByteBuffer |
---|
নিক্ষেপ করে
অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম | যদি মডেল বাফারটি সরাসরি ByteBuffer না হয় বা একটি MappedByteBuffer * @থ্রোস IllegalStateException যদি অভ্যন্তরীণ ত্রুটি থাকে |
---|---|
রানটাইম ব্যতিক্রম | যদি অন্যথায় অনির্দিষ্ট ত্রুটি থাকে |
পাবলিক স্ট্যাটিক অবজেক্ট ডিটেক্টর createFromBufferAndOptions ( ByteBuffer modelBuffer, ObjectDetector.ObjectDetectorOptions অপশন)
একটি মডেল বাফার এবং ObjectDetector.ObjectDetectorOptions
সহ একটি ObjectDetector
উদাহরণ তৈরি করে।
পরামিতি
মডেলবাফার | সনাক্তকরণ মডেলের একটি সরাসরি ByteBuffer বা একটি MappedByteBuffer |
---|---|
বিকল্প |
নিক্ষেপ করে
অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম | যদি মডেল বাফার সরাসরি ByteBuffer বা MappedByteBuffer না হয় |
---|---|
অবৈধ রাজ্য ব্যতিক্রম | যদি অভ্যন্তরীণ ত্রুটি থাকে |
রানটাইম ব্যতিক্রম | যদি অন্যথায় অনির্দিষ্ট ত্রুটি থাকে |
পাবলিক স্ট্যাটিক অবজেক্ট ডিটেক্টর createFromFile (প্রসঙ্গ প্রসঙ্গ, স্ট্রিং মডেলপথ)
ডিফল্ট ObjectDetector.ObjectDetectorOptions
থেকে একটি ObjectDetector
উদাহরণ তৈরি করে।
পরামিতি
প্রসঙ্গ | |
---|---|
মডেলপথ | সম্পদে মেটাডেটা সহ সনাক্তকরণ মডেলের পথ |
নিক্ষেপ করে
IOException | tflite মডেল লোড করার সময় যদি একটি I/O ত্রুটি ঘটে |
---|---|
অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম | যদি একটি যুক্তি অবৈধ হয় |
অবৈধ রাজ্য ব্যতিক্রম | যদি অভ্যন্তরীণ ত্রুটি থাকে |
রানটাইম ব্যতিক্রম | যদি অন্যথায় অনির্দিষ্ট ত্রুটি থাকে |
পাবলিক স্ট্যাটিক অবজেক্ট ডিটেক্টর createFromFile ( ফাইল মডেল ফাইল)
ডিফল্ট ObjectDetector.ObjectDetectorOptions
থেকে একটি ObjectDetector
উদাহরণ তৈরি করে।
পরামিতি
মডেল ফাইল | সনাক্তকরণ মডেল File উদাহরণ |
---|
নিক্ষেপ করে
IOException | tflite মডেল লোড করার সময় যদি একটি I/O ত্রুটি ঘটে |
---|---|
অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম | যদি একটি যুক্তি অবৈধ হয় |
অবৈধ রাজ্য ব্যতিক্রম | যদি অভ্যন্তরীণ ত্রুটি থাকে |
রানটাইম ব্যতিক্রম | যদি অন্যথায় অনির্দিষ্ট ত্রুটি থাকে |
পাবলিক স্ট্যাটিক অবজেক্ট ডিটেক্টর createFromFileAndOptions (প্রসঙ্গ প্রসঙ্গ, স্ট্রিং মডেলপাথ, অবজেক্ট ডিটেক্টর। অবজেক্ট ডিটেক্টর বিকল্প বিকল্প)
ObjectDetector.ObjectDetectorOptions
থেকে একটি ObjectDetector
উদাহরণ তৈরি করে।
পরামিতি
প্রসঙ্গ | |
---|---|
মডেলপথ | সম্পদে মেটাডেটা সহ সনাক্তকরণ মডেলের পথ |
বিকল্প |
নিক্ষেপ করে
IOException | tflite মডেল লোড করার সময় যদি একটি I/O ত্রুটি ঘটে |
---|---|
অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম | যদি একটি যুক্তি অবৈধ হয় |
অবৈধ রাজ্য ব্যতিক্রম | যদি অভ্যন্তরীণ ত্রুটি থাকে |
রানটাইম ব্যতিক্রম | যদি অন্যথায় অনির্দিষ্ট ত্রুটি থাকে |
পাবলিক স্ট্যাটিক অবজেক্ট ডিটেক্টর createFromFileAndOptions ( ফাইল মডেলফাইল, ObjectDetector.ObjectDetectorOptions বিকল্প)
ObjectDetector.ObjectDetectorOptions
থেকে একটি ObjectDetector
উদাহরণ তৈরি করে।
পরামিতি
মডেল ফাইল | সনাক্তকরণ মডেল File উদাহরণ |
---|---|
বিকল্প |
নিক্ষেপ করে
IOException | tflite মডেল লোড করার সময় যদি একটি I/O ত্রুটি ঘটে |
---|---|
অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম | যদি একটি যুক্তি অবৈধ হয় |
অবৈধ রাজ্য ব্যতিক্রম | যদি অভ্যন্তরীণ ত্রুটি থাকে |
রানটাইম ব্যতিক্রম | যদি অন্যথায় অনির্দিষ্ট ত্রুটি থাকে |
সর্বজনীন তালিকা < শনাক্তকরণ > সনাক্ত করুন ( MlImage image)
প্রদত্ত MlImage
এ প্রকৃত সনাক্তকরণ সম্পাদন করে।
পরামিতি
ইমেজ | একটি MlImage অবজেক্ট যা একটি চিত্রকে প্রতিনিধিত্ব করে |
---|
নিক্ষেপ করে
অবৈধ রাজ্য ব্যতিক্রম | যদি অভ্যন্তরীণ ত্রুটি থাকে |
---|---|
রানটাইম ব্যতিক্রম | যদি অন্যথায় অনির্দিষ্ট ত্রুটি থাকে |
অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম | যদি ছবির স্টোরেজ টাইপ বা ফরম্যাট অসমর্থিত হয় |
সর্বজনীন তালিকা < সনাক্তকরণ > সনাক্ত করুন ( টেনসর ইমেজ ইমেজ, ইমেজ প্রসেসিং অপশন বিকল্প)
প্রদত্ত চিত্রে প্রকৃত সনাক্তকরণ সম্পাদন করে।
ObjectDetector
নিম্নলিখিত TensorImage
রঙের স্থান প্রকারগুলিকে সমর্থন করে:
ObjectDetector
নিম্নলিখিত বিকল্পগুলিকে সমর্থন করে:
- ইমেজ রোটেশন (
ImageProcessingOptions.Builder.setOrientation(ImageProcessingOptions.Orientation)
এর মাধ্যমে)। এটিImageProcessingOptions.Orientation.TOP_LEFT
ডিফল্ট।
পরামিতি
ইমেজ | একটি UINT8 TensorImage অবজেক্ট যা একটি RGB বা YUV ইমেজ উপস্থাপন করে |
---|---|
বিকল্প | ইমেজ প্রিপ্রসেস কিভাবে কনফিগার করার অপশন |
নিক্ষেপ করে
অবৈধ রাজ্য ব্যতিক্রম | যদি অভ্যন্তরীণ ত্রুটি থাকে |
---|---|
রানটাইম ব্যতিক্রম | যদি অন্যথায় অনির্দিষ্ট ত্রুটি থাকে |
অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম | যদি ছবির রঙের স্থানের ধরন অসমর্থিত হয় |
সর্বজনীন তালিকা < সনাক্তকরণ > সনাক্ত করুন ( MlImage ইমেজ, ImageProcessing Options অপশন)
ImageProcessingOptions
সহ প্রদত্ত MlImage
এ প্রকৃত সনাক্তকরণ সম্পাদন করে।
ObjectDetector
নিম্নলিখিত বিকল্পগুলিকে সমর্থন করে:
- ইমেজ রোটেশন (
ImageProcessingOptions.Builder.setOrientation(ImageProcessingOptions.Orientation)
এর মাধ্যমে)। এটিImageProcessingOptions.Orientation.TOP_LEFT
ডিফল্ট।MlImage.getRotation()
কার্যকর নয়।
পরামিতি
ইমেজ | একটি MlImage অবজেক্ট যা একটি চিত্রকে প্রতিনিধিত্ব করে |
---|---|
বিকল্প | ইমেজ প্রিপ্রসেস কিভাবে কনফিগার করার অপশন |
নিক্ষেপ করে
অবৈধ রাজ্য ব্যতিক্রম | যদি অভ্যন্তরীণ ত্রুটি থাকে |
---|---|
রানটাইম ব্যতিক্রম | যদি অন্যথায় অনির্দিষ্ট ত্রুটি থাকে |
অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম | যদি ছবির স্টোরেজ টাইপ বা ফরম্যাট অসমর্থিত হয় |
সর্বজনীন তালিকা < সনাক্তকরণ > সনাক্ত করুন ( টেনসর ইমেজ ইমেজ)
প্রদত্ত চিত্রে প্রকৃত সনাক্তকরণ সম্পাদন করে।
ObjectDetector
নিম্নলিখিত TensorImage
রঙের স্থান প্রকারগুলিকে সমর্থন করে:
পরামিতি
ইমেজ | একটি UINT8 TensorImage অবজেক্ট যা একটি RGB বা YUV ইমেজ উপস্থাপন করে |
---|
নিক্ষেপ করে
অবৈধ রাজ্য ব্যতিক্রম | যদি অভ্যন্তরীণ ত্রুটি থাকে |
---|---|
রানটাইম ব্যতিক্রম | যদি অন্যথায় অনির্দিষ্ট ত্রুটি থাকে |
অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম | যদি ছবির রঙের স্থানের ধরন অসমর্থিত হয় |