Exponenta Banner

vehicleDetectorFasterRCNN

Обнаружьте транспортные средства с помощью Faster R-CNN

свернуть все на странице

Синтаксис

detector = vehicleDetectorFasterRCNN
detector = vehicleDetectorFasterRCNN(modelName)

Описание

detector = vehicleDetectorFasterRCNN возвращает обученный Faster R-CNN (области с нейронными сетями свертки) детектор объектов для обнаружения транспортных средств. Faster R-CNN является средой обнаружения объектов глубокого обучения, которая использует сверточную нейронную сеть (CNN) в обнаружении.

Функция обучает детектор с помощью незакрытых изображений передней стороны, задней части, покинутой, и правые стороны транспортных средств. CNN, используемый с детектором транспортного средства, использует модифицированную версию архитектуры сети CIFAR-10.

Использование этой функции требует Deep Learning Toolbox™.

Примечание

Детектор обучен с помощью uint8 изображения. Перед использованием этого детектора перемасштабируйте входные изображения к области значений [0, 255] при помощи im2uint8 или rescale.

пример

detector = vehicleDetectorFasterRCNN(modelName) возвращает предварительно обученный детектор транспортного средства на основе имени модели, заданного в modelName. 'full-view' по умолчанию модель использует учебные изображения, которые не закрываются, представления от передней стороны, задней части, уехали, и правые стороны транспортных средств. 'front-rear-view' модель использует изображения только передних сторон и тыльные стороны транспортных средств.

Примеры

свернуть все

Этот пример использует:

Скрипт Open Live Script

Обнаружьте автомобили в одном изображении и аннотируйте изображение баллами обнаружения. Чтобы обнаружить автомобили, используйте детектор объектов Faster R-CNN, который был обучен с помощью изображений транспортных средств.

Загрузите предварительно обученный детектор.

fasterRCNN = vehicleDetectorFasterRCNN('full-view');

Используйте детектор на загруженном изображении. Сохраните местоположения ограничительных рамок и их баллов обнаружения.

I = imread('highway.png');
[bboxes,scores] = detect(fasterRCNN,I);

Аннотируйте изображение обнаружениями и их баллами.

I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores);
figure
imshow(I)
title('Detected Vehicles and Detection Scores')

Входные параметры

свернуть все

Тип модели детектора транспортного средства в виде любого 'full-view' или 'front-rear-view'. 'full-view' модель использует учебные изображения, которые не закрываются, представления от передней стороны, задней части, уехали, и правые стороны транспортных средств. 'front-rear-view' модель использует изображения только передних сторон и тыльные стороны транспортных средств.

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Обученный Быстрее R-CNN-based, возвращенный как fasterRCNNObjectDetector объект.

Смотрите также

| | |

Введенный в R2017a

Документация Automated Driving Toolbox
Поддержка