Exponenta Banner

rpnClassificationLayer

Классификационные слои для сетей области предложений (RPN)

развернуть все на странице

Описание

Слой классификации сети предложений регионов (RPN) классифицирует области изображений как объект или фон при помощи функции потери перекрестной энтропии. Используйте этот слой для создания сети обнаружения объектов Faster R-CNN.

Создание

Синтаксис

layer = rpnClassificationLayer
layer = rpnClassificationLayer('Name',Name)

Описание

layer = rpnClassificationLayer создает слой классификации двух классов для сети обнаружения объектов Faster R-CNN.

пример

layer = rpnClassificationLayer('Name',Name) создает слой классификации двух классов и устанавливает дополнительные Name свойство.

Свойства

расширить все

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

Количество входов слоя. Этот слой принимает только один вход.

Типы данных: double

Входные имена слоя. Этот слой принимает только один вход.

Типы данных: cell

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Создайте слой softmax RPN с именем 'rpn_softmax'.

rpnSoftmax = rpnSoftmaxLayer('Name','rpn_softmax')
rpnSoftmax = 
  RPNSoftmaxLayer with properties:

    Name: 'rpn_softmax'

Создайте слой классификации RPN с именем 'rpn_cls'.

rpnClassification = rpnClassificationLayer('Name','rpn_cls')
rpnClassification = 
  RPNClassificationLayer with properties:

    Name: 'rpn_cls'

Добавьте слои классификации RPN и Layer массив, для формирования классификационной ветви RPN.

numAnchors = 3;
rpnClassLayers = [
    convolution2dLayer(1,numAnchors*2,'Name','conv1x1_box_cls')
    rpnSoftmax
    rpnClassification
    ]
rpnClassLayers = 
  3x1 Layer array with layers:

     1   'conv1x1_box_cls'   Convolution                 6 1x1 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     2   'rpn_softmax'       RPN Softmax                 rpn softmax
     3   'rpn_cls'           RPN Classification Output   cross-entropy loss with 'object' and 'background' classes

См. также

| | (Deep Learning Toolbox)

Темы

Введенный в R2018b

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка