如何确定Vertex AI目标检测模型导出TFLite后的类别映射顺序？

获取训练时的类别标签顺序 #

• 从Vertex AI控制台查看：如果用AutoML训练，进入对应数据集的详情页，页面展示的类别列表顺序就是模型输出detection_classes数值对应的标签顺序（数值从1开始，对应列表的第1项）。
• 提取训练生成的标签文件：自定义训练场景下，训练过程会生成label_map.pbtxt文件，里面的id字段就是detection_classes的数值，对应的name就是标签名称，比如：

  item {
    id: 1
    name: "cat"
  }
  item {
    id: 2
    name: "dog"
  }
  

• 测试样本反向验证：用一张已知类别的图片跑模型推理，对比输出的detection_classes数值和实际类别，就能确定对应关系。比如输入猫的图片，输出类别数值为1，就说明1对应猫。

建立类别映射对象 #

拿到顺序后，直接创建JS映射对象即可。假设类别顺序为["cat", "dog", "bird"]（对应数值1、2、3），代码示例：

// 类别映射：key对应detection_classes的数值，value是标签名称
const labelMap = {
  1: "cat",
  2: "dog",
  3: "bird"
};

// 结合模型输出使用
const topClassId = detection_classes[0];
const topLabel = labelMap[topClassId];
console.log(`最高置信度检测类别：${topLabel}`);

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Phil Lucks