我正在使用TensorFlow模型repo进行对象检测 . 为了评估，我使用Tensorboard显示mAP和结果 - 预测的检测对象的边界框 . 我想显示地面实况边界框以及预测的边界框 . 我怎么能做到这一点？
看起来你想要在TensorBoard中预测的对象检测框旁边显示地面真实边界框 . 我假设你正在使用image dashboard . 这是一个想法 .
您可以将原始图像的字节传递给py_func，它允许您包装python函数并将其用作TensorFlow操作 .
在 py_func 中，您可以使用 matplotlib （使用 patches.Rectangle ）在图像顶部渲染框：matplotlib: how to draw a rectangle on image
py_func
matplotlib
patches.Rectangle
然后，您可以将这些字节传递到图像摘要操作中 . 这个GitHub项目提供了一个例子：https://github.com/vahidk/EffectiveTensorflow/blob/master/README.md#prototyping-kernels-and-advanced-visualization-with-python-ops
显然，已经存在API .
https://github.com/tensorflow/models/issues/2596
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看起来你想要在TensorBoard中预测的对象检测框旁边显示地面真实边界框 . 我假设你正在使用image dashboard . 这是一个想法 .
您可以将原始图像的字节传递给py_func，它允许您包装python函数并将其用作TensorFlow操作 .
在
py_func中，您可以使用matplotlib（使用patches.Rectangle）在图像顶部渲染框：matplotlib: how to draw a rectangle on image然后，您可以将这些字节传递到图像摘要操作中 . 这个GitHub项目提供了一个例子：https://github.com/vahidk/EffectiveTensorflow/blob/master/README.md#prototyping-kernels-and-advanced-visualization-with-python-ops
显然，已经存在API .
https://github.com/tensorflow/models/issues/2596