Выходные данные, возвращенные как M-на-2 массив ячеек, массив ячеек категориальных матриц или таблица.
Datastore | Выход |
---|
PixelLabelDatastore | Таблица с MiniBatchSize количество строк. Для последнего пакета данных в datastore, numObservations должно быть делится на MiniBatchSize или read возвращает частичный пакет, содержащий все оставшиеся наблюдения в datastore. |
PixelLabelImageDatastore |
boxLabelDatastore | N ячейку -by-2 или N by-3. N должно быть меньше или равно ReadSize(ds) . Первый столбец может содержать данные, такие как данные облака точек для детекторов облака точек или изображения для детекторов объектов. Второй столбец должен быть вектором камеры, который содержит матрицы <reservedrangesplaceholder5>-by-5 ограничивающих прямоугольников в формате [xcenter, ycenter, width, height, yaw]. Третий столбец должен быть вектором камер, который содержит имена меток, соответствующие каждому ограничивающему прямоугольнику. Имена меток представлены в виде M-на-1 категориального вектора. |
Вы можете использовать combine
функция для создания datastore, который будет использоваться для обучения.
imageDatastore
- Создайте хранилище данных, содержащее изображения.
PixelLabelDatastore
- Создайте хранилище данных, содержащее пиксельные данные.
boxLabelDatastore
- Создать хранилище данных, содержащее ограничительные рамки и метки.
combine
(imds
, blds
) - Объедините изображения, ограничительные рамки и метки в один datastore.
combine
(pxds
, blds
) - Объедините пиксельные данные, ограничительные рамки и метки в один datastore.
Для получения дополнительной информации смотрите Datastores for Глубокое Обучение (Deep Learning Toolbox).