Создайте более быструю сеть обнаружения объектов R-CNN
возвращает сеть Faster R-CNN как lgraph
= fasterRCNNLayers(inputImageSize
,numClasses
,anchorBoxes
,network
)layerGraph
(Deep Learning Toolbox) объект. Сеть Faster R-CNN является сверточным детектором объектов на основе нейронной сети. Детектор предсказывает координаты ограничивающих блоков, счета объективности и классификационные оценки для набора анкерных блоков. Для обучения созданной сети используйте trainFasterRCNNObjectDetector
функция. Для получения дополнительной информации смотрите Начало работы с R-CNN, Fast R-CNN и Faster R-CNN.
возвращает сеть обнаружения объектов на основе заданного lgraph
= fasterRCNNLayers(inputImageSize
,numClasses
,anchorBoxes
,network
,featureLayer
)featureLayer
сети. Используйте этот синтаксис, когда вы задаете сеть как SeriesNetwork
(Deep Learning Toolbox), DAGNetwork
(Deep Learning Toolbox), или layerGraph
(Deep Learning Toolbox). объект.
возвращает сеть обнаружения объектов с необязательными входными свойствами, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение".lgraph
= fasterRCNNLayers(___,Name,Value
)
Для использования этой функции требуется Deep Learning Toolbox™.
estimateAnchorBoxes
| fasterRCNNObjectDetector
| trainFasterRCNNObjectDetector
| yolov2Layers
| analyzeNetwork
(Deep Learning Toolbox)