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第
4
章
4.1.6
下一步
ML Kit 的内置图像标记模型可识别图像中的 400 多个类。在撰写本书时,它是 447 个
类,但这可能会改变。 ML Kit 的完整标签发布在
https://developers.google.cn/ml-kit/
vision/image-labeling/label-map
。如果你想训练一个模型来识别不同的类,那么你要使用
TensorFlow(我们将在第 9 章探讨)。
4.2
物体检测
4.1 节展示了如何进行图像分类和标记,其中计算机能够检测到图像中的内容,但不是
图像中物体的位置。这里使用了物体检测的概念。在这种情况下,当你将图像传递给物
体检测器时,你将返回一个物体列表,包括可用于确定物体可能在图像中的位置的边界
框。用于物体检测的 ML Kit 默认模型在挑选图像中的物体方面表现得非常出色,但在
你需要使用自定义模型之前,它可以分类的类数量仅限于 5 个。但是,将其与图像标记
(4.1 节)结合使用时,你可以获得图像中单个物体的分类,从而为它们获取标签!你可
以在图 4-5 中看到一个示例。
图
4-5
:执行物体检测
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