如何从Tensorflow对象检测ssd-mobilenet解码raw_output/box_encodings

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，而SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种用于目标检测的神经网络模型，而MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络模型。在TensorFlow中，可以使用SSD-MobileNet模型进行目标检测。

解码raw_output/box_encodings是指将模型输出的原始输出（raw output）和边界框编码（box encodings）进行解码，以获得目标检测的结果。

具体步骤如下：

首先，模型的输出通常包括两个部分：raw_output和box_encodings。raw_output是一个包含目标类别的概率分布的张量，而box_encodings是一个包含边界框位置信息的张量。
对于raw_output，可以使用softmax函数将其转换为概率分布。softmax函数可以将原始的输出值转换为概率值，表示每个目标类别的置信度。
对于box_encodings，通常需要对其进行解码以获得实际的边界框位置。解码的过程通常涉及到一些数学计算，例如使用先前训练好的模型参数对box_encodings进行反变换，以获得边界框的坐标和尺寸。
解码完成后，可以根据置信度阈值选择具有高置信度的目标类别，并将其与相应的边界框位置一起输出作为最终的目标检测结果。

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