Почему мои модели Tflite намного больше, чем ожидалось? ⇐ C++

[Anonymous]

Обновлено для ясности:
Я пытаюсь понять Tensorflow на мировом уровне Hell /> Если нормализованный результат составляет от 0 до 1, и вы умножаете, что по размерам изображения ... < /p>
Вы получите число между 0 и размерностью изображения < /p>
Затем отбрасывайте, что в целом, и это ваше значение пикселя для коробки < /p>
with -with -wise или wise my with или wise with или wise with или wise with или wise with или wise with или wise with или wise with или wise my with или wise with -wise или wise with -wise или wise my with или wise my with или wise my with. /> Мои доверенности, кажется, работают, хотя < /p>
Вот мои выходы в поле < /p>
Box: 329 Score: 2.14803 x0: 76.5969 y0: -703.104 w: 5077.01 h: 5077.01
Box: 331 Score: 0.858154 x0: -1021.49 y0: -665.139 w: 5044.25 h: 5044.24
Box: 716 Score: 1.60259 x0: -430.13 y0: 917.943 w: 5266.94 h: 5265.62
Box: 764 Score: 1.18705 x0: -286.154 y0: -1100.95 w: 5370.69 h: 5369.59
Box: 297 Score: 2.13639 x0: 130.051 y0: 381.458 w: 5006.21 h: 5006.2
Box: 299 Score: 1.73692 x0: -1022.96 y0: 249.453 w: 4798.45 h: 4798.43
Box: 329 Score: 2.06187 x0: 61.3273 y0: -729.368 w: 5073.36 h: 5073.36

< /code>
Моя коробка нарисуется, но если я перемещаю свое лицо влево, он действительно перемещается влево < /p>
, и то же самое происходит в правильном направлении < /p>
Я не хватает чего -то < /p>
.#include "tensorflow/lite/interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/kernels/register.h"
#include "tensorflow/lite/model.h"
#include

#include
#include

float Dequantize(uint8_t value, float scale, int zero_point) {
return scale * (static_cast(value) - zero_point);
}

int main() {
const char* model_path = "../face_detection_short_range.tflite";

// Load TFLite model
auto model = tflite::FlatBufferModel::BuildFromFile(model_path);
tflite::ops::builtin::BuiltinOpResolver resolver;
std::unique_ptr interpreter;

tflite::InterpreterBuilder(*model, resolver)(&interpreter);
interpreter->AllocateTensors();

// Get model input details
int input = interpreter->inputs()[0];
TfLiteIntArray* dims = interpreter->tensor(input)->dims;
int height = dims->data[1];
int width = dims->data[2];
int channels = dims->data[3];

std::cout outputs()[0]);
// TfLiteTensor* boxes_tensor = interpreter->tensor(175);

float* scores = scores_tensor->data.f;
float* boxes = boxes_tensor->data.f;

int num_detections = scores_tensor->dims->data[1];

for (int i = 0; i < num_detections; ++i) {
float score = scores;
if (score > 0.85f) {

float x0 = boxes[i * 16 + 0] * float_img.cols;
float y0 = boxes[i * 16 + 1] * float_img.rows;
float w = boxes[i * 16 + 2] * float_img.cols;
float h = boxes[i * 16 + 3] * float_img.rows;

std::cout

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/795 ... n-expected