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我需要在ios上使用tensorflow的检测模型。1中可用的 tflite 模型文件是 uint8 格式，不能很好地与 CoreML 配合使用，所以我决定下载一个完整的模型并自己将其转换为 tflite。

TF zoo 中的所有 SSD 模型都包含非极大值抑制算法，并且由于 NMS 不能很好地与 tflite 配合使用，我删除了 export_tflite_graph_lib_tf2 代码中的后处理功能，以便创建没有 NMS 的 tflite 模型。

所以现在我有一个工作检测模型（确切地说是ssd mobilenetv2），它输出（box_encodings、class_predictions、anchors）而不是（boxes、classes、scores、num_detections）

如何从每个 box_encoding、anchors 中创建一个 bbox？

我在2中找到了这个公式：

ycenter = y / y_scale * anchor.h + anchor.y;  
xcenter = x / x_scale * anchor.w + anchor.x;  
half_h = 0.5*exp(h/ h_scale)) * anchor.h;  
half_w = 0.5*exp(w / w_scale)) * anchor.w;  
ymin = ycenter - half_h; 
ymax = ycenter + half_h; 
xmin = xcenter - half_w; 
xmax = xcenter + half_w;

但我不确定y_scale、x_scale等是什么。它的图像大小？(320*320)。如果是这样，数字不匹配。

例如，(0.425, 0.225, 0.399, 0.200) 的框编码和 (0.958, 1.315, 1.437, 0.938) 的锚点创建 (0.496, 0.953, 2.641, 2.099) 的 bbox。这些数字对我来说没有意义（我希望所有四个数字（bbox 的角）都在 [0,1] 范围内）。任何人都可以澄清这一点吗？谢谢

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发现了答案：

  1. 我的 box_encodings，锚混在一起了。
  2. 比例因子是：x，y：10；w,h:5（而不是 320）

现在创建的框已正确创建

于 2021-06-07T11:56:48.440 回答