Выберите самые сильные ограничительные рамки мультикласса из перекрывающихся кластеров
selectedBboxes = selectStrongestBboxMulticlass(bboxes,scores,labels)bboxes введите, только если у них есть та же метка класса.
[ дополнительно возвращает баллы, метки и индекс, сопоставленный с выбранными ограничительными рамками.selectedBboxes,selectedScores,selectedLabels,index]
= selectStrongestBboxMulticlass(bboxes,scores,labels)
[___]
= selectStrongestBboxMulticlass(___, дополнительные опции использования заданы одним или несколькими Name,Value)Name,Value парные аргументы.
Создайте детекторы с помощью двух различных моделей. Они будут использоваться, чтобы сгенерировать результаты обнаружения мультикласса.
detectorInria = peopleDetectorACF('inria-100x41'); detectorCaltech = peopleDetectorACF('caltech-50x21');
Примените детекторы.
I = imread('visionteam1.jpg'); [bboxesInria,scoresInria] = detect(detectorInria,I,'SelectStrongest',false); [bboxesCaltech,scoresCaltech] = detect(detectorCaltech,I,'SelectStrongest',false);
Создайте категориальные метки для каждого результат каждого детектора.
labelsInria = repelem("inria",numel(scoresInria),1); labelsInria = categorical(labelsInria,{'inria','caltech'}); labelsCaltech = repelem("caltech",numel(scoresCaltech),1); labelsCaltech = categorical(labelsCaltech,{'inria','caltech'});
Объединение следует из всех детекторов к для результатов обнаружения мультикласса.
allBBoxes = [bboxesInria;bboxesCaltech]; allScores = [scoresInria;scoresCaltech]; allLabels = [labelsInria;labelsCaltech];
Запустите мультикласс немаксимальное подавление.
[bboxes,scores,labels] = selectStrongestBboxMulticlass(allBBoxes,allScores,allLabels,... 'RatioType','Min','OverlapThreshold',0.65);
Аннотируйте обнаруженных людей.
annotations = string(labels) + ": " + string(scores); I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,cellstr(annotations)); imshow(I) title('Detected People, Scores, and Labels')
bboxes — Ограничительные рамкиОграничительные рамки в виде M-by-4 или M-by-5 неразреженная числовая матрица. M является количеством ограничительных рамок. Каждая строка матрицы задает ограничительную рамку или как выровненный осью прямоугольник или как вращаемый прямоугольник. Эта таблица описывает формат для каждой ограничительной рамки.
| Boundingbox | Описание |
|---|---|
| Выровненный осью прямоугольник |
Заданный в пикселе координирует как M-by-4 числовая матрица со строками формы [x y w h], где:
|
| Вращаемый прямоугольник |
Заданный в пространственных координатах как M-by-5 числовая матрица со строками формы [xctr yctr xlen ylen yaw], где:
|
Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32
scores — Оценки достоверностиОценки достоверности, соответствующие входным ограничительным рамкам в виде M-by-1 вектор. selectStrongestBboxMulticlass функционируйте использует жадный NMS, чтобы устранить перекрывающиеся ограничительные рамки и сопоставить оценку достоверности с полями. Более высокий счет представляет более высокое доверие к хранению ограничительной рамки. scores введите должно быть действительным, конечным, и неразреженным.
Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32
labels — МеткиМетки, соответствующие входным ограничительным рамкам в виде M-by-1 категориальный или числовой вектор.
Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32 | categorical
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
'RatioType'объединение устанавливает 'RatioType' свойство к 'Union'.'RatioType' — Знаменатель отношения перекрытия ограничительной рамки'Union' (значение по умолчанию) | 'Min'Тип отношения в виде вектора символов 'Union' или 'Min'.
Установите тип отношения на 'Union' вычислить отношение как область пересечения между bboxA и bboxB, разделенный на область объединения двух.
Установите тип отношения на 'Min' вычислить отношение как область пересечения между bboxA и bboxB, разделенный на минимальную область этих двух ограничительных рамок.
Типы данных: char
'OverlapThreshold' — Перекройте порог отношенияПерекройте порог отношения в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'OverlapThreshold'и скаляр в области значений [0 1]. Когда отношение перекрытия выше порога, функция удаляет ограничительные рамки вокруг ссылочного поля. Уменьшите порог, чтобы сократить количество выбранных ограничительных рамок. Однако, если вы уменьшаете порог слишком много, вы можете устранить поля, которые представляют объекты друг близко к другу в изображении.
Типы данных: single | double
'NumStrongest' — Максимальное количество самых сильных полейinf (значение по умолчанию) | положительная скалярная величинаМаксимальное количество самых сильных полей в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'NumStrongest' и inf или положительная скалярная величина. Используйте этот аргумент, чтобы уменьшать время вычислений, когда у вас будет априорное знание о максимальном количестве полей. Установите значение к inf выбрать все самое сильное, неналожение, ограничительные рамки.
Когда labels введите содержит категориальные метки, можно также задать вектор, который содержит максимальное количество самых сильных полей для каждой категории во входе меток. Длина заданного вектора должна равняться количеству категорий в метке.