Exponenta Banner

trainSSDObjectDetector

Обучите детектор объектов глубокого обучения SSD

Свернуть все на странице

Синтаксис

trainedDetector = trainSSDObjectDetector(trainingData,lgraph,options)
[trainedDetector,info] = trainSSDObjectDetector(___)
trainedDetector = trainSSDObjectDetector(trainingData,checkpoint,options)
trainedDetector = trainSSDObjectDetector(trainingData,detector,options)
trainedDetector = trainSSDObjectDetector(___,Name,Value)

Описание

Обучите детектор

пример

trainedDetector = trainSSDObjectDetector(trainingData,lgraph,options) обучает однократный мультибокс-детектор (SSD) с помощью глубокого обучения. Можно обучить детектор твердотельных накопителей обнаруживать несколько классов объектов.

Эта функция требует, чтобы у вас были Deep Learning Toolbox™. Рекомендуется также иметь Parallel Computing Toolbox™ для использования с CUDA®-активный NVIDIA® ГРАФИЧЕСКИЙ ПРОЦЕССОР. Для получения информации о поддерживаемых вычислительных возможностях смотрите Поддержку GPU by Release (Parallel Computing Toolbox).

[trainedDetector,info] = trainSSDObjectDetector(___) также возвращает информацию о процессе обучения, таком как потеря обучения и точность, для каждой итерации.

Возобновите обучение детектора

trainedDetector = trainSSDObjectDetector(trainingData,checkpoint,options) возобновляет обучение с контрольной точки детектора.

Тонкая настройка детектора

trainedDetector = trainSSDObjectDetector(trainingData,detector,options) продолжает обучение детектора объектов SSD multibox с дополнительными опциями подстройки. Используйте этот синтаксис с дополнительными обучающими данными или чтобы выполнить больше итераций обучения, чтобы улучшить точность детектора.

Дополнительные свойства

trainedDetector = trainSSDObjectDetector(___,Name,Value) использует дополнительные опции, заданные одним или несколькими Name,Value аргументы в виде пар и любой из предыдущих входов.

Примеры

свернуть все

Этот пример использует:

Открыть Live Script

Загрузите обучающие данные для обнаружения транспортного средства в рабочую область.

data = load('vehicleTrainingData.mat');
trainingData = data.vehicleTrainingData;

Укажите директории, в которых хранятся обучающие выборки. Добавьте полный путь к именам файлов в обучающих данных. 

dataDir = fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata');
trainingData.imageFilename = fullfile(dataDir,trainingData.imageFilename);

Создайте изображение datastore, используя файлы из таблицы.

imds = imageDatastore(trainingData.imageFilename);

Создайте box label datastore с помощью столбцов label из таблицы.

blds = boxLabelDatastore(trainingData(:,2:end));

Объедините хранилища данных.

ds = combine(imds,blds);

Загрузка предварительно инициализированной сети обнаружения объектов SSD.

net = load('ssdVehicleDetector.mat');
lgraph = net.lgraph
lgraph = 
  LayerGraph with properties:

         Layers: [132×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [141×2 table]
     InputNames: {'input_1'}
    OutputNames: {'focal_loss'  'rcnnboxRegression'}

Осмотрите слои в сети твердотельных накопителей и их свойства. Можно также создать сеть твердотельных накопителей путем выполнения шагов, описанных в разделе «Создание сети обнаружения объектов твердотельных накопителей». 

lgraph.Layers
ans = 
  132×1 Layer array with layers:

     1   'input_1'                           Image Input             224×224×3 images with 'zscore' normalization
     2   'Conv1'                             Convolution             32 3×3×3 convolutions with stride [2  2] and padding 'same'
     3   'bn_Conv1'                          Batch Normalization     Batch normalization with 32 channels
     4   'Conv1_relu'                        Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
     5   'expanded_conv_depthwise'           Grouped Convolution     32 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
     6   'expanded_conv_depthwise_BN'        Batch Normalization     Batch normalization with 32 channels
     7   'expanded_conv_depthwise_relu'      Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
     8   'expanded_conv_project'             Convolution             16 1×1×32 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
     9   'expanded_conv_project_BN'          Batch Normalization     Batch normalization with 16 channels
    10   'block_1_expand'                    Convolution             96 1×1×16 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    11   'block_1_expand_BN'                 Batch Normalization     Batch normalization with 96 channels
    12   'block_1_expand_relu'               Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    13   'block_1_depthwise'                 Grouped Convolution     96 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [2  2] and padding 'same'
    14   'block_1_depthwise_BN'              Batch Normalization     Batch normalization with 96 channels
    15   'block_1_depthwise_relu'            Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    16   'block_1_project'                   Convolution             24 1×1×96 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    17   'block_1_project_BN'                Batch Normalization     Batch normalization with 24 channels
    18   'block_2_expand'                    Convolution             144 1×1×24 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    19   'block_2_expand_BN'                 Batch Normalization     Batch normalization with 144 channels
    20   'block_2_expand_relu'               Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    21   'block_2_depthwise'                 Grouped Convolution     144 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    22   'block_2_depthwise_BN'              Batch Normalization     Batch normalization with 144 channels
    23   'block_2_depthwise_relu'            Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    24   'block_2_project'                   Convolution             24 1×1×144 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    25   'block_2_project_BN'                Batch Normalization     Batch normalization with 24 channels
    26   'block_2_add'                       Addition                Element-wise addition of 2 inputs
    27   'block_3_expand'                    Convolution             144 1×1×24 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    28   'block_3_expand_BN'                 Batch Normalization     Batch normalization with 144 channels
    29   'block_3_expand_relu'               Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    30   'block_3_depthwise'                 Grouped Convolution     144 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [2  2] and padding 'same'
    31   'block_3_depthwise_BN'              Batch Normalization     Batch normalization with 144 channels
    32   'block_3_depthwise_relu'            Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    33   'block_3_project'                   Convolution             32 1×1×144 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    34   'block_3_project_BN'                Batch Normalization     Batch normalization with 32 channels
    35   'block_4_expand'                    Convolution             192 1×1×32 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    36   'block_4_expand_BN'                 Batch Normalization     Batch normalization with 192 channels
    37   'block_4_expand_relu'               Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    38   'block_4_depthwise'                 Grouped Convolution     192 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    39   'block_4_depthwise_BN'              Batch Normalization     Batch normalization with 192 channels
    40   'block_4_depthwise_relu'            Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    41   'block_4_project'                   Convolution             32 1×1×192 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    42   'block_4_project_BN'                Batch Normalization     Batch normalization with 32 channels
    43   'block_4_add'                       Addition                Element-wise addition of 2 inputs
    44   'block_5_expand'                    Convolution             192 1×1×32 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    45   'block_5_expand_BN'                 Batch Normalization     Batch normalization with 192 channels
    46   'block_5_expand_relu'               Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    47   'block_5_depthwise'                 Grouped Convolution     192 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    48   'block_5_depthwise_BN'              Batch Normalization     Batch normalization with 192 channels
    49   'block_5_depthwise_relu'            Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    50   'block_5_project'                   Convolution             32 1×1×192 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    51   'block_5_project_BN'                Batch Normalization     Batch normalization with 32 channels
    52   'block_5_add'                       Addition                Element-wise addition of 2 inputs
    53   'block_6_expand'                    Convolution             192 1×1×32 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    54   'block_6_expand_BN'                 Batch Normalization     Batch normalization with 192 channels
    55   'block_6_expand_relu'               Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    56   'block_6_depthwise'                 Grouped Convolution     192 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [2  2] and padding 'same'
    57   'block_6_depthwise_BN'              Batch Normalization     Batch normalization with 192 channels
    58   'block_6_depthwise_relu'            Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    59   'block_6_project'                   Convolution             64 1×1×192 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    60   'block_6_project_BN'                Batch Normalization     Batch normalization with 64 channels
    61   'block_7_expand'                    Convolution             384 1×1×64 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    62   'block_7_expand_BN'                 Batch Normalization     Batch normalization with 384 channels
    63   'block_7_expand_relu'               Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    64   'block_7_depthwise'                 Grouped Convolution     384 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    65   'block_7_depthwise_BN'              Batch Normalization     Batch normalization with 384 channels
    66   'block_7_depthwise_relu'            Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    67   'block_7_project'                   Convolution             64 1×1×384 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    68   'block_7_project_BN'                Batch Normalization     Batch normalization with 64 channels
    69   'block_7_add'                       Addition                Element-wise addition of 2 inputs
    70   'block_8_expand'                    Convolution             384 1×1×64 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    71   'block_8_expand_BN'                 Batch Normalization     Batch normalization with 384 channels
    72   'block_8_expand_relu'               Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    73   'block_8_depthwise'                 Grouped Convolution     384 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    74   'block_8_depthwise_BN'              Batch Normalization     Batch normalization with 384 channels
    75   'block_8_depthwise_relu'            Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    76   'block_8_project'                   Convolution             64 1×1×384 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    77   'block_8_project_BN'                Batch Normalization     Batch normalization with 64 channels
    78   'block_8_add'                       Addition                Element-wise addition of 2 inputs
    79   'block_9_expand'                    Convolution             384 1×1×64 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    80   'block_9_expand_BN'                 Batch Normalization     Batch normalization with 384 channels
    81   'block_9_expand_relu'               Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    82   'block_9_depthwise'                 Grouped Convolution     384 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    83   'block_9_depthwise_BN'              Batch Normalization     Batch normalization with 384 channels
    84   'block_9_depthwise_relu'            Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    85   'block_9_project'                   Convolution             64 1×1×384 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    86   'block_9_project_BN'                Batch Normalization     Batch normalization with 64 channels
    87   'block_9_add'                       Addition                Element-wise addition of 2 inputs
    88   'block_10_expand'                   Convolution             384 1×1×64 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    89   'block_10_expand_BN'                Batch Normalization     Batch normalization with 384 channels
    90   'block_10_expand_relu'              Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    91   'block_10_depthwise'                Grouped Convolution     384 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    92   'block_10_depthwise_BN'             Batch Normalization     Batch normalization with 384 channels
    93   'block_10_depthwise_relu'           Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    94   'block_10_project'                  Convolution             96 1×1×384 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    95   'block_10_project_BN'               Batch Normalization     Batch normalization with 96 channels
    96   'block_11_expand'                   Convolution             576 1×1×96 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    97   'block_11_expand_BN'                Batch Normalization     Batch normalization with 576 channels
    98   'block_11_expand_relu'              Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    99   'block_11_depthwise'                Grouped Convolution     576 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    100   'block_11_depthwise_BN'             Batch Normalization     Batch normalization with 576 channels
    101   'block_11_depthwise_relu'           Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    102   'block_11_project'                  Convolution             96 1×1×576 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    103   'block_11_project_BN'               Batch Normalization     Batch normalization with 96 channels
    104   'block_11_add'                      Addition                Element-wise addition of 2 inputs
    105   'block_12_expand'                   Convolution             576 1×1×96 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    106   'block_12_expand_BN'                Batch Normalization     Batch normalization with 576 channels
    107   'block_12_expand_relu'              Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    108   'block_12_depthwise'                Grouped Convolution     576 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    109   'block_12_depthwise_BN'             Batch Normalization     Batch normalization with 576 channels
    110   'block_12_depthwise_relu'           Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    111   'block_12_project'                  Convolution             96 1×1×576 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    112   'block_12_project_BN'               Batch Normalization     Batch normalization with 96 channels
    113   'block_12_add'                      Addition                Element-wise addition of 2 inputs
    114   'block_13_expand'                   Convolution             576 1×1×96 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    115   'block_13_expand_BN'                Batch Normalization     Batch normalization with 576 channels
    116   'block_13_expand_relu'              Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    117   'block_13_depthwise'                Grouped Convolution     576 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [2  2] and padding 'same'
    118   'block_13_depthwise_BN'             Batch Normalization     Batch normalization with 576 channels
    119   'block_13_depthwise_relu'           Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 6
    120   'block_13_project'                  Convolution             160 1×1×576 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    121   'block_13_project_BN'               Batch Normalization     Batch normalization with 160 channels
    122   'block_13_project_BN_anchorbox1'    Anchor Box Layer.       Anchor Box Layer.
    123   'block_13_project_BN_mbox_conf_1'   Convolution             10 3×3 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    124   'block_13_project_BN_mbox_loc_1'    Convolution             20 3×3 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    125   'block_10_project_BN_anchorbox2'    Anchor Box Layer.       Anchor Box Layer.
    126   'block_10_project_BN_mbox_conf_1'   Convolution             10 3×3 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    127   'block_10_project_BN_mbox_loc_1'    Convolution             20 3×3 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    128   'confmerge'                         SSD Merge Layer.        SSD Merge Layer.
    129   'locmerge'                          SSD Merge Layer.        SSD Merge Layer.
    130   'anchorBoxSoft'                     Softmax                 softmax
    131   'focal_loss'                        Focal Loss Layer.       Focal Loss Layer.
    132   'rcnnboxRegression'                 Box Regression Output   smooth-l1 loss

Сконфигурируйте сетевые опции обучения.

options = trainingOptions('sgdm',...
          'InitialLearnRate',5e-5,...
          'MiniBatchSize',16,...
          'Verbose',true,...
          'MaxEpochs',50,...
          'Shuffle','every-epoch',...
          'VerboseFrequency',10,...
          'CheckpointPath',tempdir);

Обучите сеть SSD.

[detector,info] = trainSSDObjectDetector(ds,lgraph,options);
*************************************************************************
Training an SSD Object Detector for the following object classes:

* vehicle

Training on single CPU.
Initializing input data normalization.
|=======================================================================================================|
|  Epoch  |  Iteration  |  Time Elapsed  |  Mini-batch  |  Mini-batch  |  Mini-batch  |  Base Learning  |
|         |             |   (hh:mm:ss)   |     Loss     |   Accuracy   |     RMSE     |      Rate       |
|=======================================================================================================|
|       1 |           1 |       00:00:18 |       0.8757 |       48.51% |         1.47 |      5.0000e-05 |
|       1 |          10 |       00:01:43 |       0.8386 |       48.35% |         1.43 |      5.0000e-05 |
|       2 |          20 |       00:03:15 |       0.7860 |       48.87% |         1.37 |      5.0000e-05 |
|       2 |          30 |       00:04:42 |       0.6771 |       48.65% |         1.23 |      5.0000e-05 |
|       3 |          40 |       00:06:46 |       0.7129 |       48.43% |         1.28 |      5.0000e-05 |
|       3 |          50 |       00:08:37 |       0.5723 |       49.04% |         1.09 |      5.0000e-05 |
|       4 |          60 |       00:10:12 |       0.5632 |       48.72% |         1.08 |      5.0000e-05 |
|       4 |          70 |       00:11:25 |       0.5438 |       49.11% |         1.06 |      5.0000e-05 |
|       5 |          80 |       00:12:35 |       0.5277 |       48.48% |         1.03 |      5.0000e-05 |
|       5 |          90 |       00:13:39 |       0.4711 |       48.95% |         0.96 |      5.0000e-05 |
|       6 |         100 |       00:14:50 |       0.5063 |       48.72% |         1.00 |      5.0000e-05 |
|       7 |         110 |       00:16:11 |       0.4812 |       48.99% |         0.97 |      5.0000e-05 |
|       7 |         120 |       00:17:27 |       0.5248 |       48.53% |         1.04 |      5.0000e-05 |
|       8 |         130 |       00:18:33 |       0.4245 |       49.32% |         0.90 |      5.0000e-05 |
|       8 |         140 |       00:19:37 |       0.4889 |       48.87% |         0.98 |      5.0000e-05 |
|       9 |         150 |       00:20:47 |       0.4213 |       49.18% |         0.89 |      5.0000e-05 |
|       9 |         160 |       00:22:02 |       0.4753 |       49.45% |         0.97 |      5.0000e-05 |
|      10 |         170 |       00:23:13 |       0.4454 |       49.31% |         0.92 |      5.0000e-05 |
|      10 |         180 |       00:24:22 |       0.4378 |       49.26% |         0.92 |      5.0000e-05 |
|      11 |         190 |       00:25:29 |       0.4278 |       49.13% |         0.90 |      5.0000e-05 |
|      12 |         200 |       00:26:39 |       0.4494 |       49.77% |         0.93 |      5.0000e-05 |
|      12 |         210 |       00:27:45 |       0.4298 |       49.03% |         0.90 |      5.0000e-05 |
|      13 |         220 |       00:28:47 |       0.4296 |       49.86% |         0.90 |      5.0000e-05 |
|      13 |         230 |       00:30:05 |       0.3987 |       49.65% |         0.86 |      5.0000e-05 |
|      14 |         240 |       00:31:13 |       0.4042 |       49.46% |         0.87 |      5.0000e-05 |
|      14 |         250 |       00:32:20 |       0.4244 |       50.16% |         0.90 |      5.0000e-05 |
|      15 |         260 |       00:33:31 |       0.4374 |       49.72% |         0.93 |      5.0000e-05 |
|      15 |         270 |       00:34:38 |       0.4016 |       48.95% |         0.86 |      5.0000e-05 |
|      16 |         280 |       00:35:47 |       0.4289 |       49.44% |         0.91 |      5.0000e-05 |
|      17 |         290 |       00:36:58 |       0.3866 |       49.10% |         0.84 |      5.0000e-05 |
|      17 |         300 |       00:38:10 |       0.4077 |       49.59% |         0.87 |      5.0000e-05 |
|      18 |         310 |       00:39:24 |       0.3943 |       49.74% |         0.86 |      5.0000e-05 |
|      18 |         320 |       00:40:48 |       0.4206 |       49.99% |         0.89 |      5.0000e-05 |
|      19 |         330 |       00:41:53 |       0.4504 |       49.72% |         0.94 |      5.0000e-05 |
|      19 |         340 |       00:42:55 |       0.3449 |       50.38% |         0.78 |      5.0000e-05 |
|      20 |         350 |       00:44:01 |       0.3450 |       49.57% |         0.77 |      5.0000e-05 |
|      20 |         360 |       00:44:59 |       0.3769 |       50.24% |         0.83 |      5.0000e-05 |
|      21 |         370 |       00:46:05 |       0.3336 |       50.40% |         0.76 |      5.0000e-05 |
|      22 |         380 |       00:47:01 |       0.3453 |       49.27% |         0.78 |      5.0000e-05 |
|      22 |         390 |       00:48:04 |       0.4011 |       49.72% |         0.87 |      5.0000e-05 |
|      23 |         400 |       00:49:06 |       0.3307 |       50.32% |         0.75 |      5.0000e-05 |
|      23 |         410 |       00:50:03 |       0.3186 |       50.01% |         0.73 |      5.0000e-05 |
|      24 |         420 |       00:51:10 |       0.3491 |       50.43% |         0.78 |      5.0000e-05 |
|      24 |         430 |       00:52:17 |       0.3299 |       50.31% |         0.76 |      5.0000e-05 |
|      25 |         440 |       00:53:35 |       0.3326 |       50.78% |         0.76 |      5.0000e-05 |
|      25 |         450 |       00:54:42 |       0.3219 |       50.61% |         0.75 |      5.0000e-05 |
|      26 |         460 |       00:55:55 |       0.3090 |       50.59% |         0.71 |      5.0000e-05 |
|      27 |         470 |       00:57:08 |       0.3036 |       51.48% |         0.71 |      5.0000e-05 |
|      27 |         480 |       00:58:16 |       0.3359 |       50.43% |         0.76 |      5.0000e-05 |
|      28 |         490 |       00:59:24 |       0.3182 |       50.35% |         0.73 |      5.0000e-05 |
|      28 |         500 |       01:00:36 |       0.3265 |       50.71% |         0.76 |      5.0000e-05 |
|      29 |         510 |       01:01:44 |       0.3415 |       50.53% |         0.78 |      5.0000e-05 |
|      29 |         520 |       01:02:51 |       0.3126 |       51.15% |         0.73 |      5.0000e-05 |
|      30 |         530 |       01:03:59 |       0.3179 |       50.74% |         0.75 |      5.0000e-05 |
|      30 |         540 |       01:05:15 |       0.3032 |       50.83% |         0.72 |      5.0000e-05 |
|      31 |         550 |       01:06:25 |       0.2868 |       50.69% |         0.68 |      5.0000e-05 |
|      32 |         560 |       01:07:42 |       0.2716 |       50.85% |         0.66 |      5.0000e-05 |
|      32 |         570 |       01:08:53 |       0.3016 |       51.32% |         0.71 |      5.0000e-05 |
|      33 |         580 |       01:10:05 |       0.2624 |       51.35% |         0.63 |      5.0000e-05 |
|      33 |         590 |       01:11:12 |       0.3145 |       51.38% |         0.73 |      5.0000e-05 |
|      34 |         600 |       01:12:31 |       0.2949 |       51.28% |         0.70 |      5.0000e-05 |
|      34 |         610 |       01:13:46 |       0.3070 |       51.22% |         0.73 |      5.0000e-05 |
|      35 |         620 |       01:15:01 |       0.3119 |       51.49% |         0.73 |      5.0000e-05 |
|      35 |         630 |       01:16:14 |       0.2869 |       51.81% |         0.70 |      5.0000e-05 |
|      36 |         640 |       01:17:28 |       0.3401 |       51.28% |         0.78 |      5.0000e-05 |
|      37 |         650 |       01:18:40 |       0.3123 |       51.43% |         0.73 |      5.0000e-05 |
|      37 |         660 |       01:19:58 |       0.2954 |       51.27% |         0.71 |      5.0000e-05 |
|      38 |         670 |       01:21:12 |       0.2792 |       52.17% |         0.68 |      5.0000e-05 |
|      38 |         680 |       01:22:29 |       0.3225 |       51.36% |         0.76 |      5.0000e-05 |
|      39 |         690 |       01:23:41 |       0.2867 |       52.63% |         0.69 |      5.0000e-05 |
|      39 |         700 |       01:24:56 |       0.3067 |       51.52% |         0.73 |      5.0000e-05 |
|      40 |         710 |       01:26:13 |       0.2718 |       51.84% |         0.66 |      5.0000e-05 |
|      40 |         720 |       01:27:25 |       0.2888 |       52.03% |         0.70 |      5.0000e-05 |
|      41 |         730 |       01:28:42 |       0.2854 |       51.96% |         0.69 |      5.0000e-05 |
|      42 |         740 |       01:29:57 |       0.2744 |       51.18% |         0.67 |      5.0000e-05 |
|      42 |         750 |       01:31:10 |       0.2582 |       51.90% |         0.64 |      5.0000e-05 |
|      43 |         760 |       01:32:25 |       0.2586 |       52.48% |         0.64 |      5.0000e-05 |
|      43 |         770 |       01:33:35 |       0.2632 |       51.47% |         0.65 |      5.0000e-05 |
|      44 |         780 |       01:34:46 |       0.2532 |       51.58% |         0.63 |      5.0000e-05 |
|      44 |         790 |       01:36:07 |       0.2889 |       52.19% |         0.69 |      5.0000e-05 |
|      45 |         800 |       01:37:20 |       0.2551 |       52.35% |         0.63 |      5.0000e-05 |
|      45 |         810 |       01:38:27 |       0.2863 |       51.29% |         0.69 |      5.0000e-05 |
|      46 |         820 |       01:39:43 |       0.2700 |       52.58% |         0.67 |      5.0000e-05 |
|      47 |         830 |       01:40:54 |       0.3234 |       51.96% |         0.76 |      5.0000e-05 |
|      47 |         840 |       01:42:08 |       0.2819 |       52.88% |         0.69 |      5.0000e-05 |
|      48 |         850 |       01:43:23 |       0.2743 |       52.80% |         0.67 |      5.0000e-05 |
|      48 |         860 |       01:44:38 |       0.2365 |       52.21% |         0.60 |      5.0000e-05 |
|      49 |         870 |       01:45:58 |       0.2271 |       52.23% |         0.58 |      5.0000e-05 |
|      49 |         880 |       01:47:21 |       0.3006 |       52.23% |         0.72 |      5.0000e-05 |
|      50 |         890 |       01:48:35 |       0.2494 |       52.32% |         0.63 |      5.0000e-05 |
|      50 |         900 |       01:49:55 |       0.2383 |       53.51% |         0.61 |      5.0000e-05 |
|=======================================================================================================|
Detector training complete.
*************************************************************************

Проверьте свойства детектора.

detector
detector = 
  ssdObjectDetector with properties:

      ModelName: 'vehicle'
        Network: [1×1 DAGNetwork]
     ClassNames: {'vehicle'  'Background'}
    AnchorBoxes: {[5×2 double]  [5×2 double]}

Можно проверить точность обучения путем проверки потерь обучения для каждой итерации.

figure
plot(info.TrainingLoss)
grid on
xlabel('Number of Iterations')
ylabel('Training Loss for Each Iteration')

Протестируйте детектор SSD на тестовом изображении.

img = imread('ssdTestDetect.png');

Запустите детектор объектов SSD на изображении для обнаружения транспортного средства.

[bboxes,scores] = detect(detector,img);

Отображение результатов обнаружения.

if(~isempty(bboxes))
    img = insertObjectAnnotation(img,'rectangle',bboxes,scores);
end
figure
imshow(img)

Входные параметры

свернуть все

Маркированные основные истины изображения, заданные как datastore или таблица.

  • Если вы используете datastore, ваши данные должны быть настроены так, чтобы вызывать datastore с read и readall функции возвращают массив ячеек или таблицу с двумя или тремя столбцами. Когда выход содержит два столбца, первый столбец должен содержать ограничительные рамки, а второй столбец должен содержать метки {boxes, labels}. Если выход содержит три столбца, второй столбец должен содержать ограничительные рамки, а третий столбец должен содержать метки. В этом случае первый столбец может содержать данные любого типа. Например, первый столбец может содержать изображения или данные облака точек.

    databoxeslabels
    Первый столбец может содержать данные, такие как данные облака точек или изображения.Второй столбец должен быть массивом ячеек, который содержит M на 5 матриц ограничивающих рамок формы [x center, y center, width, height, yaw]. Векторы представляют расположение и размер ограничивающих рамок для объектов на каждом изображении.Третий столбец должен быть массивом ячеек, который содержит M категориальных векторов -by-1, содержащих имена классов объектов. Все категориальные данные, возвращенные datastore, должны содержать одни и те же категории.

    Для получения дополнительной информации смотрите Datastores for Глубокое Обучение (Deep Learning Toolbox).

График слоев, заданный как LayerGraph объект. График слоев содержит архитектуру сети SSD multibox. Вы можете создать эту сеть, используя ssdLayers функция или создание пользовательской сети. Для получения дополнительной информации смотрите Начало работы с SSD Multibox Detection.

Ранее обученный детектор объектов SSD, заданный как ssdObjectDetector объект. Используйте этот синтаксис, чтобы продолжить обучение детектора с дополнительными обучающими данными или выполнить больше итераций обучения, чтобы улучшить точность детектора.

Опции обучения, заданные как TrainingOptionsSGDM, TrainingOptionsRMSProp, или TrainingOptionsADAM объект, возвращенный trainingOptions (Deep Learning Toolbox) функция. Чтобы задать имя решателя и другие опции для сетевого обучения, используйте trainingOptions (Deep Learning Toolbox) функция.

Примечание

Функция trainSSDObjectDetector не поддерживает следующие опции обучения:

  • Входы Datastore не поддерживаются при установке DispatchInBackground опция обучения для true.

Сохраненная контрольная точка детектора, заданная как ssdObjectDetector объект. Чтобы сохранить детектор после каждой эпохи, установите 'CheckpointPath' аргумент имя-значение при использовании trainingOptions функция. Сохранение контрольной точки после каждой эпохи рекомендуется, потому что сетевое обучение может занять несколько часов.

Чтобы загрузить контрольную точку для ранее обученного детектора, загрузите MAT-файл из пути контрольной точки. Для примера, если CheckpointPath свойство объекта, заданное как options является '/checkpath'можно загрузить MAT-файл контрольной точки с помощью этого кода.

data = load('/checkpath/ssd_checkpoint__216__2018_11_16__13_34_30.mat');
checkpoint = data.detector;

Имя MAT-файла включает номер итерации и временную метку момента сохранения контрольной точки детектора. Детектор сохранен в detector переменная файла. Передайте этот файл обратно в функцию trainSSDObjectDetector:

ssdDetector = trainSSDObjectDetector(trainingData,checkpoint,options);

Выходные аргументы

свернуть все

Обученный детектор объектов SSD, возвращенный как ssdObjectDetector объект. Можно обучить детектор объектов SSD обнаруживать несколько классов объектов.

Информация о процессе обучения, возвращенная как массив структур с восемью полями. Каждое поле соответствует этапу обучения.

  • TrainingLoss - Потеря обучения при каждой итерации является средней квадратичной невязкой (MSE), рассчитанной как сумма ошибки локализации, доверительной потери и потерь классификации. Для получения дополнительной информации о функции потерь обучения см. Раздел «Потеря обучения».

  • TrainingAccuracy - Точность обучающего набора при каждой итерации.

  • TrainingRMSE - Обучающая средняя квадратичная невязка (RMSE) является RMSE, вычисленным из потерь обучения при каждой итерации.

  • BaseLearnRate - Скорость обучения на каждой итерации.

  • ValidationLoss - Потеря валидации при каждой итерации.

  • ValidationAccuracy - Точность валидации при каждой итерации.

  • ValidationRMSE - Валидация RMSE при каждой итерации.

  • FinalValidationLoss - Окончательная потеря валидации в конце обучения.

  • FinalValidationRMSE - Окончательная валидация RMSE в конце обучения.

Каждое поле является числовым вектором с одним элементом на итерацию обучения. Значения, которые не были вычислены при определенной итерации, назначаются как NaN. Этот struct содержит ValidationLoss, ValidationAccuracy, ValidationRMSE, FinalValidationLoss, и FinalValidationRMSE поля только при options задает данные валидации.

Ссылки

[1] W. Liu, E. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, C.Fu и A.C. Berg. SSD: Single Shot MultiBox Detector (неопр.) (недоступная ссылка). Европейская конференция по компьютерному зрению (ECCV), Springer Verlag, 2016

См. также

Приложения

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2020a

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка