在 Faster 中获取类标签 -RCNN 与 gluoncv

Question

我正在尝试使用 gluoncv 中的 Faster-RCNN 实现来计算图像中的车辆数量，如下所示。我想获取图像的字符串标签。例如，在下图中，字符串标签将为"bus"。我怎样才能得到它？

公共汽车的图像

以下是我的实现。

import os
import glob
from matplotlib import pyplot as plt
from gluoncv import model_zoo, data, utils
vehiclesum1 = []
for filename in glob.glob('/home/xx/PythonCode/test/*.jpg'):
x, orig_img = data.transforms.presets.rcnn.load_test(filename)    
box_ids, scores, bboxes = net(x)
ax = utils.viz.plot_bbox(orig_img, bboxes[0], scores[0], box_ids[0], class_names=net.classes)
# I want to identify this label1
vehiclesum1.append(label1.count('car') + label1.count('truck') + label1.count('motorcycle') + label1.count('bus'))
plt.show()

Answer 1

这样的事情怎么样？

# map class ID to classes
id2string = [i:name for i, name in enumerate(net.classes)]
# filter on score.
thresh = 0.8
top_classIDs = [c for c, s in zip(box_ids[0], scores[0]) if s > thresh]
# convert IDs to class names into "label1"
label1 = [id2string[c] for c in top_classIDs]