Обнаружение объектов с помощью детектора глубокого обучения R-CNN
bboxes = detect(detector,I)I использование детектора объектов R-CNN (области со сверточными нейронными сетями). Местоположения обнаруженных объектов возвращаются как набор ограничивающих рамок.
При использовании этой функции используйте CUDA® enabled NVIDIA® Настоятельно рекомендуется использовать графический процессор. Графический процессор значительно сокращает время расчетов. Для использования графический процессор требуется Parallel Computing Toolbox™. Для получения информации о поддерживаемых вычислительных возможностях смотрите Поддержку GPU by Release (Parallel Computing Toolbox).
[___, также возвращает категориальный массив меток, назначенных ограничивающим рамкам, используя любой из предыдущих синтаксисов. Метки, используемые для классов объектов, определяются во время обучения с помощью labels] = detect(detector,I)trainRCNNObjectDetector функция.
[___] = detect(___, обнаруживает объекты в прямоугольной области поиска, заданной roi)roi.
[___] = detect(___, задает опции с использованием одного или нескольких Name,Value)Name,Value аргументы в виде пар. Для примера, detect(detector,I,'NumStongestRegions',1000) ограничивает количество наиболее сильных региональных предложений 1000.
Загрузите обучающие данные и слои сети.
load('rcnnStopSigns.mat', 'stopSigns', 'layers')
Добавьте директорию изображений к пути MATLAB.
imDir = fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'vision', 'visiondata',... 'stopSignImages'); addpath(imDir);
Установите сетевые опции обучения, чтобы использовать мини-пакет размером 32 для уменьшения использования графического процессора памяти. Опустите InitialLearningRate, чтобы уменьшить скорость изменения сетевых параметров. Это выгодно при подстройке предварительно обученной сети и препятствует тому, чтобы сеть изменялась слишком быстро.
options = trainingOptions('sgdm', ... 'MiniBatchSize', 32, ... 'InitialLearnRate', 1e-6, ... 'MaxEpochs', 10);
Обучите детектор R-CNN. Обучение может занять несколько минут.
rcnn = trainRCNNObjectDetector(stopSigns, layers, options, 'NegativeOverlapRange', [0 0.3]);
******************************************************************* Training an R-CNN Object Detector for the following object classes: * stopSign Step 1 of 3: Extracting region proposals from 27 training images...done. Step 2 of 3: Training a neural network to classify objects in training data... |=========================================================================================| | Epoch | Iteration | Time Elapsed | Mini-batch | Mini-batch | Base Learning| | | | (seconds) | Loss | Accuracy | Rate | |=========================================================================================| | 3 | 50 | 9.27 | 0.2895 | 96.88% | 0.000001 | | 5 | 100 | 14.77 | 0.2443 | 93.75% | 0.000001 | | 8 | 150 | 20.29 | 0.0013 | 100.00% | 0.000001 | | 10 | 200 | 25.94 | 0.1524 | 96.88% | 0.000001 | |=========================================================================================| Network training complete. Step 3 of 3: Training bounding box regression models for each object class...100.00%...done. R-CNN training complete. *******************************************************************
Протестируйте детектор R-CNN на тестовом изображении.
img = imread('stopSignTest.jpg'); [bbox, score, label] = detect(rcnn, img, 'MiniBatchSize', 32);
Отобразите самый сильный результат обнаружения.
[score, idx] = max(score); bbox = bbox(idx, :); annotation = sprintf('%s: (Confidence = %f)', label(idx), score); detectedImg = insertObjectAnnotation(img, 'rectangle', bbox, annotation); figure imshow(detectedImg)
Удалите директорию изображений из пути.
rmpath(imDir);