Обнаружьте объекты с помощью детектора объектов YOLO v2
обнаруживает объекты в одном изображении или массиве изображений, bboxes
= detect(detector
,I
)I
, использование вас смотрит только однажды версия 2 (YOLO v2) детектор объектов. Входной размер изображения должен быть больше или быть равен сетевому входному размеру предварительно обученного детектора. Местоположения обнаруженных объектов возвращены как набор ограничительных рамок.
При использовании этой функции, использования графического процессора CUDA®-enabled NVIDIA® с вычислить возможностью 3,0 или выше настоятельно рекомендован. Графический процессор значительно уменьшает время вычисления. Использование графического процессора требует Parallel Computing Toolbox™.
[___,
возвращает категориальный массив меток, присвоенных ограничительным рамкам в дополнение к выходным аргументам от предыдущего синтаксиса. Метки, используемые для классов объектов, заданы во время обучения с помощью labels
] = detect(detector
,I
)trainYOLOv2ObjectDetector
функция.
обнаруживает объекты во всех изображениях, возвращенных detectionResults
= detect(detector
,ds
)read
функция входного datastore.
[___] = detect(___,
обнаруживает объекты в прямоугольной поисковой области, заданной roi
)roi
. Используйте выходные аргументы от любого из предыдущих синтаксисов. Задайте входные параметры от любого из предыдущих синтаксисов.
[___] = detect(___,
задает опции с помощью одного или нескольких Name,Value
)Name,Value
парные аргументы в дополнение к входным параметрам в любом из предыдущих синтаксисов.
evaluateDetectionMissRate
| evaluateDetectionPrecision
| selectStrongestBboxMulticlass
| trainYOLOv2ObjectDetector