Exponenta Banner

fastRCNNObjectDetector

Обнаружьте объекты с помощью Быстрого детектора глубокого обучения R-CNN

расширьте все на странице

Описание

Объект fastRCNNObjectDetector обнаруживает объекты от изображения, с помощью Быстрого R-CNN (области с нейронными сетями свертки) объектный детектор. Чтобы обнаружить объекты в изображении, передайте обученный детектор функции detect. Чтобы классифицировать области изображений, передайте детектор функции classifyRegions.

При использовании detect или функций classifyRegions с fastRCNNObjectDetector, использование CUDA® включило NVIDIA®, графический процессор с вычисляет возможность 3.0, или выше настоятельно рекомендован. Графический процессор значительно уменьшает время вычисления. Использование графического процессора требует Parallel Computing Toolbox™.

Создание

Создайте объект fastRCNNObjectDetector путем вызывания функции trainFastRCNNObjectDetector с данными тренировки (требует Deep Learning Toolbox™). 

detector = trainFastRCNNObjectDetector(trainingData,...)

Свойства

развернуть все

Имя модели классификации, заданной как вектор символов или скаляр строки. По умолчанию имя определяется к заголовку второго столбца таблицы trainingData, заданной в функции trainFastRCNNObjectDetector. Можно изменить это имя после создания объекта fastRCNNObjectDetector.

Пример: 'stopSign'

Это свойство доступно только для чтения.

Обученная Быстрая сеть обнаружения R-CNN, заданная как объект. Это объектно-ориентированная память слои, которые задают сверточную нейронную сеть, используемую в Быстром детекторе R-CNN. Эта сеть классифицирует предложения по области, произведенные свойством RegionProposalFcn.

Метод предложения по области, заданный как указатель на функцию.

Это свойство доступно только для чтения.

Имена классов объектов, которые Быстрый детектор R-CNN был обучен найти, заданный как массив ячеек. Это свойство установлено входным параметром trainingData для функции trainFastRCNNObjectDetector. Задайте имена классов как часть таблицы trainingData.

Это свойство доступно только для чтения.

Минимальный размер объекта поддержан сетью Fast R-CNN, заданной как [height width] вектор. Минимальный размер зависит от сетевой архитектуры.

Функции объекта

detectОбнаружьте объекты с помощью детектора объекта Fast R-CNN
classifyRegionsКлассифицируйте объекты на области изображений с помощью детектора объекта Fast R-CNN

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Обнаружьте автомобили в изображении при помощи детектора объекта Faster R-CNN.

Загрузите детектор объекта Faster R-CNN, предварительно обученный обнаружить автомобили.

data = load('fasterRCNNVehicleTrainingData.mat', 'detector');
detector = data.detector;

Читайте в тестовом изображении.

I = imread('highway.png');
imshow(I)

Запустите детектор на изображении и осмотрите результаты. Метки прибывают из свойства ClassNames детектора.

[bboxes,scores,labels] = detect(detector,I)
bboxes = 2×4

   150    86    80    72
    91    89    67    48


scores = 2x1 single column vector

    1.0000
    0.9001


labels = 2x1 categorical array
     vehicle 
     vehicle

Детектор имеет высокую уверенность в обнаружениях. Аннотируйте изображение ограничительными рамками для обнаружений и соответствующих очков обнаружения.

  detectedI = insertObjectAnnotation(I,'Rectangle',bboxes,cellstr(labels));
  figure
  imshow(detectedI)

Смотрите также

Приложения

Функции

Темы

Введенный в R2017a

Документация Computer Vision Toolbox
Поддержка