这是 TensorFlow Lite 格式的 TensorFlow 开源对象检测模型。
此模型使用 Common Objects in Context (COCO) 数据集进行训练。 COCO 为大型对象检测数据集，可在 Creative Commons Attribution 4.0 License 下使用。 该数据集包含 80 个对象类别和 150 万个对象实例，其中包括人类、动物、食品、车辆和家居用品。
可在 ArcGIS Survey123 中使用此模型来检测拍摄照片中的常见对象。
注：
虽然不建议在生产调查中使用此模型，但其可以用于演示目的以及在 Survey123 中开始使用智能助手。 您将对此模型的用途负责。 当使用 Survey123 时，您需要检查并手动更正其输出。许可要求
要完成此工作流，需要 Survey123 许可。 此模型适用于 Survey123 Connect 和外业应用程序。
模型详细信息
此模型具有以下特征：
- 输入 - 将相机源（低分辨率预览或高分辨率捕获）用作输入。
- 输出 - 输出为具有写入其 EXIF 元数据的常见目标检测的图像或具有已编辑对象的图像。
- 计算 - 此计算密集型工作流，性能可能会在某些移动设备上受到影响。
- TensorFlow Lite 格式的 TensorFlow 开源对象检测模型，具有 MobileNet 架构。
类
您可以通过使用 class 参数指定它们来限制可以检测到的对象的类别。 下表列出了类名。
person | elephant | wine_glass | dining_table |
bicycle | bear | cup | toilet |
car | zebra | fork | tv |
motorcycle | giraffe | knife | laptop |
airplane | backpack | spoon | mouse |
bus | umbrella | bowl | remote |
train | handbag | banana | keyboard |
truck | tie | apple | cell_phone |
boat | suitcase | sandwich | microwave |
traffic_light | frisbee | orange | oven |
fire_hydrant | skis | broccoli | toaster |
stop_sign | snowboard | carrot | sink |
parking_meter | sports_ball | hot_dog | refrigerator |
bench | kite | pizza | book |
bird | baseball_bat | donut | clock |
cat | baseball_glove | cake | vase |
dog | skateboard | chair | scissors |
horse | surfboard | couch | teddy_bear |
sheep | tennis_racket | potted_plant | hair_dryer |
cow | bottle | bed | toothbrush |
访问和下载模型
从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载常见目标检测预训练模型。 或者，在 Survey123 Connect 中将模型链接到调查。
- 浏览至 ArcGIS Living Atlas of the World。
- 使用您的 ArcGIS Online 凭据进行登录。
- 搜索 Common Object Detection，然后从搜索结果中打开项目页面。
- 单击下载按钮以下载模型。
通过将下载的 .dlpk 文件复制到媒体文件夹中，直接在 Survey123 Connect 中使用该文件进行调查。
发布说明
以下为发布说明：
| 日期 | 描述 |
|---|---|
| 2023 年 2 月 | “常见目标检测”第一版发布 |