Tensorflow对象检测API Num类

TensorFlow对象检测API是一种用于实现目标检测任务的开源机器学习框架。Num类是TensorFlow对象检测API中的一个重要类，它用于表示检测到的目标物体。

Num类是一个包含各种属性和方法的对象，用于描述检测到的目标。以下是Num类的一些常用属性和方法：

1. 属性：
   • num_boxes：目标物体的数量。
   • classes：目标物体的类别标签。
   • scores：目标物体属于各个类别的置信度得分。
   • boxes：目标物体在图像中的位置坐标。

• 方法：
  • get_num_boxes()：获取目标物体的数量。
  • get_class(index)：获取指定索引位置的目标物体的类别标签。
  • get_score(index)：获取指定索引位置的目标物体的置信度得分。
  • get_box(index)：获取指定索引位置的目标物体在图像中的位置坐标。

Num类的优势在于它提供了方便的方法来获取目标物体的数量、类别、得分和位置信息，使得开发者能够更轻松地对检测到的目标进行后续处理和分析。

TensorFlow对象检测API可以广泛应用于许多领域，例如计算机视觉、自动驾驶、智能安防、物体识别和人脸识别等。对于不同的应用场景，可以使用不同的预训练模型和训练数据来进行目标检测。

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