fastRCNNObjectDetector

Обнаружьте объекты с помощью Быстрого детектора глубокого обучения R-CNN

расширьте все на странице

Описание

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

При использовании detect или classifyRegions функции 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 fastRCNNObjectDetector объект путем вызова trainFastRCNNObjectDetector функция с обучающими данными (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 trainingData таблица задана в trainFastRCNNObjectDetector функция. Можно изменить это имя после создания fastRCNNObjectDetector объект.

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 RegionProposalFcn свойство.

Метод предложения по области, определенный функцией указатель.

Это свойство доступно только для чтения.

Имена классов объектов, которые Быстрый детектор R-CNN был обучен найти, заданный как массив ячеек. Это свойство установлено trainingData входной параметр для trainFastRCNNObjectDetector функция. Задайте имена классов как часть trainingData таблица.

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 Быстрого детектора объектов R-CNN
classifyRegionsКлассифицируйте объекты на области изображений с помощью Быстрого детектора объектов R-CNN

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Обнаружьте транспортные средства в изображении при помощи детектора объектов Faster R-CNN.

Загрузите детектор объектов Faster R-CNN, предварительно обученный обнаружить транспортные средства.

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

Читайте в тестовом изображении.

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

Запустите детектор на изображении и смотрите результаты. Метки прибывают из ClassNames свойство 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 баллов обнаружения.

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

Смотрите также

Приложения

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2017a

Документация Computer Vision Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте