cornernet: detecting objects as paired keypoints

Cornernet是一种目标检测算法，它将目标检测问题转化为关键点检测问题。它通过检测物体的关键点来确定物体的位置和大小，从而实现目标检测。Cornernet算法的特点是能够检测出物体的配对关键点，从而提高检测的准确性和稳定性。

相关问题

WARNING:tensorflow:Detecting that an object or model or tf.train.Checkpoint is being deleted with unrestored values. See the following logs for the specific values in question. To silence these warnings, use `status.expect_partial()`. See https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Checkpoint#restorefor details about the status object returned by the restore function.

这是 TensorFlow 在运行时输出的一条警告信息，通常是在删除一个包含未还原的值的对象、模型或者 `tf.train.Checkpoint` 时产生的。警告信息告诉你可以通过调用 `status.expect_partial()` 来忽略这些警告，同时也提供了一个链接，可以了解有关 `tf.train.Checkpoint` 的更多详细信息。

具体来说，这个警告表示在删除一个包含未还原值的对象、模型或者 `tf.train.Checkpoint` 时，一些变量的值可能未被还原，这可能会导致在下一次使用这个对象或者模型时出现错误。如果你不需要这些未还原的值，可以安全地忽略这个警告。如果你需要这些值，可以通过调用 `status.expect_partial()` 来获取有关这些值的更详细信息，以便在下一次使用对象或者模型时进行还原。

在 TensorFlow 中，警告信息通常只是一些提示性的信息，不会影响代码的执行。如果你在使用 TensorFlow 过程中遇到了问题，可以提供更详细的信息，这样我才能更好地帮助你解决问题。

class PolygonZone: """ A class for defining a polygon-shaped zone within a frame for detecting objects. Attributes: polygon (np.ndarray): A polygon represented by a numpy array of shape `(N, 2)`, containing the `x`, `y` coordinates of the points. frame_resolution_wh (Tuple[int, int]): The frame resolution (width, height) triggering_position (Position): The position within the bounding box that triggers the zone (default: Position.BOTTOM_CENTER) current_count (int): The current count of detected objects within the zone mask (np.ndarray): The 2D bool mask for the polygon zone """ def __init__( self, polygon: np.ndarray, frame_resolution_wh: Tuple[int, int], triggering_position: Position = Position.BOTTOM_CENTER, ): self.polygon = polygon.astype(int) self.frame_resolution_wh = frame_resolution_wh self.triggering_position = triggering_position self.current_count = 0 width, height = frame_resolution_wh self.mask = polygon_to_mask( polygon=polygon, resolution_wh=(width + 1, height + 1) )

这是一个名为 `PolygonZone` 的类，用于定义帧中的多边形区域，用于检测对象。

该类具有以下属性：
- `polygon`：一个形状为 `(N, 2)` 的numpy数组，表示由 `x` 和 `y` 坐标组成的多边形的点。
- `frame_resolution_wh`：帧的分辨率（宽度，高度）的元组。
- `triggering_position`：触发区域内的位置（默认为 Position.BOTTOM_CENTER）。
- `current_count`：区域内检测到的对象的当前计数。
- `mask`：多边形区域的二维布尔掩码。

`PolygonZone` 类有一个初始化方法 `__init__`，它接受多边形、帧分辨率和触发位置作为参数。在初始化过程中，它将多边形转换为整数类型，并根据分辨率生成一个二维掩码。

以下是代码示例：

import numpy as np
from typing import Tuple

class PolygonZone:
    def __init__(
        self,
        polygon: np.ndarray,
        frame_resolution_wh: Tuple[int, int],
        triggering_position: Position = Position.BOTTOM_CENTER,
    ):
        self.polygon = polygon.astype(int)
        self.frame_resolution_wh = frame_resolution_wh
        self.triggering_position = triggering_position
        self.current_count = 0

        width, height = frame_resolution_wh
        self.mask = polygon_to_mask(
            polygon=polygon, resolution_wh=(width + 1, height + 1)
        )

请注意，上述代码中的 `Position` 类没有给出，您可能需要根据您的需要定义和实现它。此外，还缺少 `polygon_to_mask` 函数的实现。您需要根据您的需求自行实现该函数，以将多边形转换为掩码。