Обнаружение транспортных средств с помощью YOLO v2 Network
detector = vehicleDetectorYOLOv2
Детектор обучается с помощью незакрытых изображений RGB передней, задней, левой и правой сторон автомобилей на сцене шоссе. CNN, используемый с детектором транспортных средств, использует измененную версию архитектуры MobileNet-v2 сети. Можно также тонко настроить детектор транспортного средства с помощью дополнительных обучающих данных при помощи trainYOLOv2ObjectDetector.
Дополнительные сведения о создании детектора объектов YOLO v2 см. в разделе Создание сети обнаружения объектов YOLO v2. Для использования этой функции требуется Deep Learning Toolbox™.
В этом примере показано, как обнаружить автомобили в изображении и аннотировать изображение с счетами обнаружения. Чтобы обнаружить автомобили, используйте детектор YOLO v2, который обучен обнаруживать транспортные средства на изображении.
Загрузите предварительно обученный детектор.
detector = vehicleDetectorYOLOv2();
Прочтите тестовое изображение в рабочую область.
I = imread('highway.png');Обнаружение транспортных средств в тестовом изображении с помощью обученного детектора YOLO v2. Передайте тестовое изображение и детектор как вход в detect функция. The detect функция возвращает ограничительные рамки и счета обнаружения.
[bboxes,scores] = detect(detector,I);
Аннотируйте изображение с ограничивающими рамками и счетами обнаружения. Отображение результатов обнаружения. Ограничительные коробки локализуют транспортные средства на тестовом изображении.
I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores); figure imshow(I) title('Detected vehicles and detection scores');
