Die Inferenz eines Modells mit 2 Ausgängen kann nicht in eine Schleife gesteckt werden

Es ist nicht möglich, ein Modell mit 2 Ausgängen zu verarbeiten, wenn Der Funktionscode unten verwendet wird:

 for i, detection in enumerate(detections):
        #_, image_id, confidence, xmin, ymin, xmax, ymax = detection
        xmin, ymin, xmax, ymax, confidence = detection
        if confidence > 0.2:
            xmin = int(max((xmin * image.shape[1]), 10))
            ymin = int(max((ymin * image.shape[0]), 10))
            xmax = int(min((xmax * image.shape[1]), image.shape[1] - 10))
            ymax = int(min((ymax * image.shape[0]), image.shape[0] - 10))

Um das Looping von 2 Modell-Ausgängen zu ermöglichen, berücksichtigen Sie beide Ausgänge, da output2 eine Hintergrundklasse enthalten kann.

Verwenden Sie den Teil des Codes wie unten:

Anzahl output1, output2 = model()

für i, (Erkennung, Etikett) in enumerate (zip(output1, output2)):
         #_, image_id, confidence, xmin, ymin, xmax, ymax = Erkennung
         xmin, ymin, xmax, ymax, confidence = erkennung
         , wenn confidence > 0.2 und label == 1:
             # den Code aus dem Beispiel wiederverwenden