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).
