Создайте выходной слой для сети обнаружения объектов YOLO v2
yolov2OutputLayer
функция создает YOLOv2OutputLayer
объект, который представляет выходной слой для вас, смотрит только однажды версия 2 (YOLO v2) сеть обнаружения объектов. Выходной слой обеспечивает усовершенствованные местоположения ограничительной рамки целевых объектов.
создает layer
= yolov2OutputLayer(anchorBoxes
)YOLOv2OutputLayer
объект, layer
, который представляет выходной слой для сети обнаружения объектов YOLO v2. Слой выводит усовершенствованные местоположения ограничительной рамки, которые предсказаны с помощью предопределенного набора полей привязки, заданных во входе.
устанавливает layer
= yolov2OutputLayer(anchorBoxes
,Name,Value
)Name
и LossFactors
свойства с помощью пар "имя-значение" и входа от предыдущего синтаксиса. Заключите каждое имя свойства в одинарные кавычки. Например, yolov2OutputLayer('Name','yolo_Out')
создает выходной слой с именем 'yolo_Out'.
Чтобы улучшить точность прогноза, вы можете:
Обучите сеть с большим количеством количества изображений. Можно расширить обучающий набор данных посредством увеличения данных. Для получения информации о том, как применить увеличение данных для обучающего набора данных, смотрите, Предварительно обрабатывают Изображения для Глубокого обучения (Deep Learning Toolbox).
Выполните многошкальное обучение при помощи trainYOLOv2ObjectDetector
функция. Для этого задайте 'TrainingImageSize
'аргумент trainYOLOv2ObjectDetector
функция для того, чтобы обучить сеть.
Выберите поля привязки, соответствующие набору данных для того, чтобы обучить сеть. Можно использовать estimateAnchorBoxes
функция, чтобы вычислить поля привязки непосредственно из обучающих данных.
[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.
trainYOLOv2ObjectDetector
| yolov2Layers
| yolov2ObjectDetector
| yolov2ReorgLayer