格式化tensorflowjs对象检测executeAsync输出到人类reabale

，意思是将tensorflowjs对象检测模型的执行结果以可读的形式进行格式化输出。

TensorFlow.js是一个用于在浏览器和Node.js中运行机器学习模型的开源库。它允许开发者使用JavaScript进行机器学习任务，包括对象检测。

executeAsync是TensorFlow.js中的一个方法，用于执行异步的机器学习推理任务。它可以接收输入数据，并返回模型的输出结果。

在对象检测任务中，executeAsync的输出通常是一个包含检测到的对象及其位置信息的对象数组。每个对象都包含类别、置信度和边界框等信息。

为了将这些输出结果格式化为可读的形式，可以进行以下步骤：

1. 遍历输出结果数组，获取每个检测到的对象的信息。
2. 提取每个对象的类别、置信度和边界框信息。
3. 将这些信息进行格式化，例如将类别名称转换为可读的标签，将置信度转换为百分比等。
4. 将格式化后的信息输出到人类可读的界面或日志中。

对于TensorFlow.js对象检测模型的执行结果，可以使用以下方法进行格式化和可视化：

1. 将类别名称转换为可读的标签：根据模型所使用的数据集，可以创建一个类别标签映射表，将类别的索引映射为对应的名称。然后根据输出结果中的类别索引，将其转换为对应的标签名称。
2. 将置信度转换为百分比：将输出结果中的置信度乘以100，并加上百分号，以表示检测结果的置信度。
3. 格式化边界框信息：将边界框的坐标信息转换为人类可读的形式，例如左上角和右下角的像素坐标，或者相对于图像尺寸的百分比。
4. 可视化输出结果：将格式化后的结果以图像的形式展示出来，可以在图像上绘制边界框和类别标签，以及置信度的文本信息。

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