Обнаружение объектов с помощью детектора глубокого обучения SSD
The ssdObjectDetector обнаруживает объекты из изображения, используя один детектор объектов (SSD). Чтобы обнаружить объекты в изображении, передайте обученный детектор в detect функция.
Создайте ssdObjectDetector Объект детектора вызовом trainSSDObjectDetector функция с обучающими данными (требует Deep Learning Toolbox™).
detector = trainSSDObjectDetector(trainingData,...)
Чтобы обнаружить объекты в изображении, передайте detector в detect функция.
detect | Обнаружение объектов с помощью детектора объектов SSD multibox |
Загрузите предварительно обученный объект с одним детектором выстрела (SSD), чтобы обнаружить транспортные средства в изображении. Детектор обучается изображениями автомобилей на дорожной сцене.
vehicleDetector = load('ssdVehicleDetector.mat','detector'); detector = vehicleDetector.detector;
Прочтите тестовое изображение в рабочую область.
I = imread('highway.png');Отобразите тестовое изображение.
imshow(I);
Запустите предварительно обученный детектор объектов SSD при помощи detect функция. Выходы содержат ограничительные рамки, счета и метки для транспортных средств, обнаруженных на изображении. Метки получают из ClassNames свойство детектора.
[bboxes,scores,labels] = detect(detector,I)
bboxes = 2×4
139 78 96 81
99 67 165 146
scores = 2x1 single column vector
0.8349
0.6302
labels = 2x1 categorical
vehicle
vehicle
Аннотируйте изображение с результатами обнаружения.
if ~isempty(bboxes) detectedI = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,cellstr(labels)); else detectedI = insertText(I,[10 10],'No Detections'); end figure imshow(detectedI)
DAGNetwork (Deep Learning Toolbox)anchorBoxLayer | focalLossLayer | selectStrongestBboxMulticlass | ssdLayers | trainACFObjectDetector | trainFasterRCNNObjectDetector | trainSSDObjectDetector | trainYOLOv2ObjectDetector | trainNetwork (Deep Learning Toolbox)