Создайте сеть обнаружения объектов YOLO v2
Вы только смотрите, если версия 2 (YOLO v2) является основанным на сверточной нейронной сети (CNN) объектным детектором. Сеть YOLO v2 предсказывает координаты ограничительных рамок, очков объектности и очков классификации от предопределенного набора полей привязки. Функция yolov2Layers
создает сеть YOLO v2, которая представляет сетевую архитектуру для детектора объекта YOLO v2. Используйте функцию trainYOLOv2ObjectDetector
, чтобы обучить сеть YOLO v2 для обнаружения объектов.
lgraph = yolov2Layers(imageSize,numClasses,anchorBoxes,network,featureLayer)
lgraph = yolov2Layers(___,'ReorgLayerSource',reorgLayer)
создает сеть обнаружения объектов YOLO v2 и возвращает его как объект lgraph
= yolov2Layers(imageSize
,numClasses
,anchorBoxes
,network
,featureLayer
)LayerGraph
.
задает источник слоя перестройки при помощи пары "имя-значение". Можно задать эту пару "имя-значение", чтобы добавить слой перестройки в архитектуру сети YOLO v2. Задайте этот аргумент в дополнение к входным параметрам в предыдущем синтаксисе.lgraph
= yolov2Layers(___,'ReorgLayerSource',reorgLayer
)
Объект YOLOv2Layers
генерирует сетевую архитектуру для сети обнаружения объектов YOLO v2, представленной в [2].
YOLOv2Layers
использует предварительно обученную нейронную сеть в качестве основной сети, в которую он добавляет подсеть обнаружения, требуемую для создания сети обнаружения объектов YOLO v2. Учитывая основную сеть, YOLOv2Layers
удаляет все слои, следующие за слоем функции в основной сети, и добавляет подсеть обнаружения. Подсеть обнаружения включает группы последовательно связанной свертки, ReLU и пакетные слои нормализации. YOLO v2 преобразовывает слой и YOLO v2, выходной слой добавляется к подсети обнаружения. Если вы задаете пару "имя-значение" 'ReorgLayerSource'
, сеть YOLO v2 конкатенирует вывод слоя перестройки с выводом слоя функции.
Для получения информации о создании пользовательского слоя слоем сети YOLO v2 смотрите, Создают Сеть обнаружения объектов YOLO v2.
[1] Джозеф. R, С. К. Диввэла, Р. Б. Джиршик и Ф. Али. "Вы Только Взгляд Однажды: Объединенное, Обнаружение объектов В реальном времени". В Продолжениях Конференции по IEEE по Компьютерному зрению и Распознаванию образов (CVPR), стр 779–788. Лас-Вегас, NV: CVPR, 2016.
[2] Джозеф. R и Ф. Али. "YOLO 9000: Лучше, Быстрее, Более сильный". В Продолжениях Конференции по IEEE по Компьютерному зрению и Распознаванию образов (CVPR), стр 6517–6525. Гонолулу, HI: CVPR, 2017.
analyzeNetwork
| resnet50
| trainYOLOv2ObjectDetector
| yolov2ObjectDetector
| yolov2OutputLayer
| yolov2ReorgLayer
| yolov2TransformLayer