Обнаружьте транспортные средства с помощью Faster R-CNN
detector = vehicleDetectorFasterRCNN
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™.
Детектор обучен с помощью uint8 изображения. Перед использованием этого детектора перемасштабируйте входные изображения к области значений [0, 255] при помощи im2uint8 или rescale.
detector = vehicleDetectorFasterRCNN(modelName)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.
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')
fasterRCNNObjectDetector | trainFasterRCNNObjectDetector | vehicleDetectorACF | vehicleDetectorYOLOv2