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# 物体检测- TensorFlow 算法的输入和输出接口
<a name="object-detection-tensorflow-inputoutput"></a>

模型中列出的每个预训练 TensorFlow 模型都可以微调到具有任意数量图像类的任何数据集。请注意如何格式化训练数据，以便输入到物体检测- TensorFlow 模型中。
+ **训练数据输入格式：**您的训练数据应该是一个包含 `images` 子目录和 `annotations.json` 文件的目录。

以下是输入目录结构的示例。输入目录应托管在 Amazon S3 存储桶中，路径类似于如下所示：`s3://bucket_name/input_directory/`。请注意，结尾的 `/` 是必需的。

```
input_directory
    |--images
        |--abc.png
        |--def.png
    |--annotations.json
```

`annotations.json` 文件应包含边界框及其类标签的信息，采用字典 `"images"` 和 `"annotations"` 键的格式。`"images"` 键的值应为字典列表。每张图像应有一个字典，其中包含以下信息：`{"file_name": image_name, "height": height, "width": width, "id": image_id}`。`"annotations"` 键的值应为字典列表。每个边界框应有一个字典，其中包含以下信息：`{"image_id": image_id, "bbox": [xmin, ymin, xmax, ymax], "category_id": bbox_label}`。

训练完成后，标签映射文件和经过训练的模型将保存到您的 Amazon S3 存储桶中。

## 增量训练
<a name="object-detection-tensorflow-incremental-training"></a>

您可以使用之前使用 SageMaker AI 训练的模型中的工件为新模型的训练做种子。当您想训练具有相同或类似数据的新模型时，这种增量训练可节省训练时间。

**注意**  
你只能播种 SageMaker AI 物体检测（带有另一个物体检测的 TensorFlow 模型）在 SageMaker AI 中训练过的 TensorFlow 模型。

只要类别集合保持不变，就可以使用任何数据集进行增量训练。增量训练步骤与微调步骤类似，但不是使用预先训练的模型开始，而是从现有的微调模型开始。有关如何在 SageMaker AI 对象检测中使用增量训练的更多信息 TensorFlow，请参阅 “[物体检测简介](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/object_detection_tensorflow/Amazon_Tensorflow_Object_Detection.ipynb)” 笔记本。 SageMaker TensorFlow 

## 使用物体检测- TensorFlow 算法进行推理
<a name="object-detection-tensorflow-inference"></a>

您可以托管 TensorFlow 物体检测训练产生的微调模型以进行推理。任何用于推理的输入图像都必须采用 `.jpg`、.`jpeg` 或 `.png` 格式，并且内容类型为 `application/x-image`。物体检测- TensorFlow 算法会自动调整输入图像的大小。

运行推理会生成边界框、预测类以及每个预测的分数，以 JSON 格式编码。物体检测- TensorFlow 模型为每个请求处理一张图像，并且仅输出一行。以下是 JSON 格式响应的示例：

```
accept: application/json;verbose

{"normalized_boxes":[[xmin1, xmax1, ymin1, ymax1],....], 
    "classes":[classidx1, class_idx2,...], 
    "scores":[score_1, score_2,...], 
    "labels": [label1, label2, ...], 
    "tensorflow_model_output":<original output of the model>}
```

如果 `accept` 设置为 `application/json`，则模型仅输出标准化框、类和分数。