Обнаружение объектов с помощью детектора объектов Faster R-CNN, настроенного для монокулярной камеры
обнаруживает объекты в изображении bboxes
= detect(detector
,I
)I
использование детектора объектов Faster R-CNN (области со сверточными нейронными сетями), сконфигурированного для монокулярной камеры. Местоположения обнаруженных объектов возвращаются как набор ограничивающих рамок.
При использовании этой функции используйте CUDA®-активный NVIDIA® Настоятельно рекомендуется использовать графический процессор. Графический процессор значительно сокращает время расчетов. Для использования графический процессор требуется Parallel Computing Toolbox™. Для получения информации о поддерживаемых вычислительных возможностях смотрите Поддержку GPU by Release (Parallel Computing Toolbox).
[___,
также возвращает категориальный массив меток, назначенных ограничивающим рамкам, используя любой из предыдущих синтаксисов. Метки, используемые для классов объектов, определяются во время обучения с помощью labels
] = detect(detector
,I
)trainFasterRCNNObjectDetector
функция.
[___] = detect(___,
обнаруживает объекты в прямоугольной области поиска, заданной roi
)roi
.
обнаруживает объекты в пределах ряда изображений, возвращаемых detectionResults
= detect(detector
,ds
)read
функция входного datastore.
[___] = detect(___,
задает опции с использованием одного или нескольких Name,Value
)Name,Value
аргументы в виде пар. Для примера, detect(detector,I,'NumStongestRegions',1000)
ограничивает количество наиболее сильных региональных предложений 1000.