vehicleDetectorFasterRCNN

Обнаружьте транспортные средства с помощью Faster R-CNN

Описание

пример

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) для обнаружения.

Детектор обучен с помощью незакрытых изображений передней стороны, задней части, покинутой, и правые стороны транспортных средств. CNN, используемый с детектором транспортного средства, использует модифицированную версию сетевой архитектуры MobileNet-v2.

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 (Image Processing Toolbox) или rescale.

Примеры

свернуть все

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')

Выходные аргументы

свернуть все

Обученный Быстрее R-CNN-based, возвращенный как fasterRCNNObjectDetector Объект (Computer Vision Toolbox).

Вопросы совместимости

развернуть все

Изменение поведения в будущем релизе

Смотрите также

| | (Computer Vision Toolbox) | (Computer Vision Toolbox)

Введенный в R2017a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте