rcnnBoxRegressionLayer

Слой регрессии коробки для быстрого и быстрого R-CNN

Описание

Слой прямоугольной регрессии уточняет положения ограничивающих прямоугольников с помощью функции сглаживания потерь L1. Используйте этот слой для создания сети обнаружения объектов Fast или Faster R-CNN.

Создание

Синтаксис

layer = rcnnBoxRegressionLayer

layer = rcnnBoxRegressionLayer('Name',Name)

Описание

layer = rcnnBoxRegressionLayer создает слой прямоугольной регрессии для сети обнаружения объектов Fast или Faster R-CNN.

пример

layer = rcnnBoxRegressionLayer('Name',Name) создает слой регрессии коробки и устанавливает необязательный Name свойство.

Свойства

расширить все

`Name` - Имя слоя
`''` (по умолчанию) | символьный вектор | строковый скаляр

Имя слоя, заданное как вектор символов или строковый скаляр. Чтобы включить слой в график слоев, необходимо задать непустое уникальное имя слоя. Если вы обучаете последовательную сеть с слоем и Name установлено в ''затем программа автоматически присваивает слою имя во время обучения.

Типы данных: char | string

`NumInputs` - Количество входов
1 (по умолчанию)

Количество входов слоя. Этот слой принимает только один вход.

Типы данных: double

`InputNames` - Входные имена
`{'in'}` (по умолчанию)

Входные имена слоя. Этот слой принимает только один вход.

Типы данных: cell

Примеры

свернуть все

Создайте слой регрессии коробки R-CNN

Открыть Live Script

Создайте слой регрессии коробки R-CNN с именем 'rcnn_box_reg'.

rcnnBoxRegression = rcnnBoxRegressionLayer('Name','rcnn_box_reg');

Расширенные возможности

Генерация кода GPU
Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

Как сгенерировать CUDA^® или Код С++ при помощи GPU Coder™, вы должны сначала создать и обучить глубокую нейронную сеть. После обучения и оценки сети можно сконфигурировать генератор кода, чтобы сгенерировать код и развернуть сверточную нейронную сеть на платформах, которые используют NVIDIA^® или ARM^® Графические процессоры. Для получения дополнительной информации смотрите Глубокое Обучение с GPU Coder (GPU Coder).

Для этого слоя можно сгенерировать код, который использует преимущества библиотеки глубоких нейронных сетей NVIDIA CUDA (cuDNN), NVIDIA TensorRT™ библиотеки вывода высокой эффективности или ARM Compute Library для Mali GPU.

См. также

trainFasterRCNNObjectDetector | trainFastRCNNObjectDetector | regressionLayer (Deep Learning Toolbox)

Темы

Введенный в R2018b

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка

Памятка переводчика

1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.

2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.

3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.

4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.

5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.

Документация

rcnnBoxRegressionLayer

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

Name - Имя слоя '' (по умолчанию) | символьный вектор | строковый скаляр

NumInputs - Количество входов 1 (по умолчанию)

InputNames - Входные имена {'in'} (по умолчанию)

Примеры

Создайте слой регрессии коробки R-CNN

Расширенные возможности

Генерация кода GPU Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

См. также

Темы

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка

`Name` - Имя слоя
`''` (по умолчанию) | символьный вектор | строковый скаляр

`NumInputs` - Количество входов
1 (по умолчанию)

`InputNames` - Входные имена
`{'in'}` (по умолчанию)

Генерация кода GPU
Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™