如何创建一个label_map.pbtxt

在TensorFlow Object Detection API中，label_map.pbtxt是一个文本文件，用于将类别ID映射到类别名称。您可以按照以下步骤创建label_map.pbtxt文件：

1. 打开文本编辑器（例如Notepad ++）。

2. 创建一个新文件并将其命名为label_map.pbtxt。

3. 在文件中输入以下格式的文本：

   item {
     id: 1
     name: 'class1'
   }
   item {
     id: 2
     name: 'class2'
   }
   ...

其中id是类别ID，name是类别名称。您可以根据需要添加或删除item块。

4. 将类别ID和名称替换为您的数据集中的类别。

5. 保存文件并将其放置在TensorFlow Object Detection API的数据目录中。

6. 确保在训练和评估脚本中使用正确的label_map.pbtxt文件路径。

注意：在创建label_map.pbtxt文件时，确保类别名称与训练和评估数据集中的类别名称完全匹配。任何不匹配的名称都可能导致训练或评估错误。

相关问题

labelme生成的img、label、label_names、label_viz四个文件，如何用来制作tensorflow训练集？

你可以使用labelme插件来将labelme生成的标注信息转换为tensorflow训练集格式，具体步骤如下：

1. 使用labelme打开图片并进行标注，将生成img和json文件。
2. 使用labelme2coco转换json为coco格式的标注信息，并生成trainval.txt和test.txt文件。
3. 使用coco2tfrecord将coco格式的标注信息转换为tensorflow训练集格式。

在这个过程中，label文件需要被转换为coco格式的标注信息。同时，label_names和label_viz可以使用coco2tfrecord过程中的label_map.pbtxt文件代替。最终生成的trainval.txt和test.txt则是用来指定训练集和测试集的图片路径及名称的。

目标检测 如何跑第一个程序

要跑第一个目标检测程序，你需要先选择一个深度学习框架，例如TensorFlow，PyTorch或者Keras等，然后安装它们的GPU版本。接着，你需要下载一个目标检测的数据集，例如COCO或者VOC，并将其存储在本地磁盘上。最后，你需要编写一个程序，使用所选框架中提供的目标检测模型来训练数据集，并测试模型的准确性。

以下是一个使用TensorFlow Object Detection API进行目标检测的示例程序：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import label_map_util
from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util
import cv2

# Path to frozen detection graph. This is the actual model that is used for the object detection.
PATH_TO_CKPT = 'path/to/frozen_inference_graph.pb'

# List of the strings that is used to add correct label for each box.
PATH_TO_LABELS = 'path/to/label_map.pbtxt'
NUM_CLASSES = 90

# Load a (frozen) Tensorflow model into memory.
detection_graph = tf.Graph()
with detection_graph.as_default():
    od_graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
    with tf.compat.v2.io.gfile.GFile(PATH_TO_CKPT, 'rb') as fid:
        serialized_graph = fid.read()
        od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
        tf.import_graph_def(od_graph_def, name='')

# Load label map
label_map = label_map_util.load_labelmap(PATH_TO_LABELS)
categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=NUM_CLASSES, use_display_name=True)
category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

# Open video file
video = cv2.VideoCapture('path/to/video/file')

with detection_graph.as_default():
    with tf.compat.v1.Session(graph=detection_graph) as sess:
        while True:
            # Read frame from video
            ret, image_np = video.read()

            # Expand dimensions since the model expects images to have shape: [1, None, None, 3]
            image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0)

            # Extract image tensor
            image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')

            # Extract detection boxes
            boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')

            # Extract detection scores
            scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')

            # Extract detection classes
            classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')

            # Extract number of detections
            num_detections = detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')

            # Actual detection.
            (boxes, scores, classes, num_detections) = sess.run(
                [boxes, scores, classes, num_detections],
                feed_dict={image_tensor: image_np_expanded})

            # Visualization of the results of a detection.
            vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
                image_np,
                np.squeeze(boxes),
                np.squeeze(classes).astype(np.int32),
                np.squeeze(scores),
                category_index,
                use_normalized_coordinates=True,
                line_thickness=8)

            # Display output
            cv2.imshow('object detection', cv2.resize(image_np, (800, 600)))

            if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
                cv2.destroyAllWindows()
                break

这个程序使用了TensorFlow Object Detection API中的预训练模型，它可以在视频中检测出不同的物体并将其用方框标记出来。你可以修改这个程序以适应你自己的数据集和模型。