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 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;

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')

Figure contains an axes. The axes with title Detected Vehicles and Detection Scores contains an object of type image.

Выходные аргументы

свернуть все

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

Вопросы совместимости

развернуть все

Изменение поведения в будущем релизе

Введенный в R2017a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте