Сторонние необходимые условия

Необходимый

Этот пример генерирует CUDA® MEX и имеет следующие сторонние требования.

Дополнительный

Для сборок неMEX, таких как статические, динамические библиотеки или исполняемые файлы, этот пример имеет следующие дополнительные требования.

Проверьте среду графического процессора

Используйте coder.checkGpuInstall функция, чтобы проверить, что компиляторы и библиотеки, необходимые для выполнения этого примера, настраиваются правильно.

envCfg = coder.gpuEnvConfig('host');
envCfg.DeepLibTarget = 'cudnn';
envCfg.DeepCodegen = 1;
envCfg.Quiet = 1;
coder.checkGpuInstall(envCfg);

Сеть распознавания логотипа

Логотипы помогают пользователям в идентификации бренда и распознавании. Многие компании включают свои логотипы в рекламу, материалы документации и продвижения. Сеть распознавания логотипа (logonet) была разработана в MATLAB® и может распознать 32 логотипа при различных условиях освещения и движениях камеры. Поскольку эта сеть фокусируется только на распознавании, можно использовать его в приложениях, где локализация не требуется.

Обучение сети

Сеть обучена в MATLAB при помощи обучающих данных, который содержит приблизительно 200 изображений для каждого логотипа. Поскольку количество изображений для того, чтобы обучить сеть мало, увеличение данных увеличивает число обучающих выборок. Используются четыре типа увеличения данных: контрастная нормализация, Гауссова размытость, случайное зеркальное отражение и сдвиг. Это увеличение данных помогает в распознавании логотипов в изображениях, полученных различными условиями освещения и движениями камеры. Входной размер для logonet 227 227 3. Стандартный SGDM обучается при помощи скорости обучения 0,0001 в течение 40 эпох с мини-пакетным размером 45. trainLogonet.m скрипт помощника демонстрирует увеличение данных на демонстрационном изображении, архитектуре logonet и опциях обучения.

Получите предварительно обученный SeriesNetwork

Загрузите logonet сеть и сохраните ее в LogoNet.mat.

getLogonet();

Сохраненная сеть содержит 22 слоя включая свертку, полностью соединенную, и классификация выходные слои.

load('LogoNet.mat');
convnet

convnet = SeriesNetwork with properties:
         Layers: [22×1 nnet.cnn.layer.Layer]
     InputNames: {'imageinput'}
    OutputNames: {'classoutput'}

Чтобы просмотреть сетевую архитектуру, используйте analyzeNetwork (Deep Learning Toolbox) функция.

analyzeNetwork(convnet)

logonet_predict Функция точки входа

logonet_predict.m функция точки входа берет вход изображений и выполняет предсказание на изображении с помощью нейронной сети для глубокого обучения, сохраненной в LogoNet.mat файл. Функция загружает сетевой объект от LogoNet.mat в персистентную переменную logonet и повторные использования персистентная переменная на последующих вызовах предсказания.

type('logonet_predict.m')

function out = logonet_predict(in)
%#codegen

% Copyright 2017-2020 The MathWorks, Inc.

persistent logonet;

if isempty(logonet)
    
    logonet = coder.loadDeepLearningNetwork('LogoNet.mat','logonet');
end

out = logonet.predict(in);

end

Сгенерируйте MEX CUDA для logonet_predict Функция

Создайте объект настройки графического процессора для цели MEX и установите выходной язык на C++. Используйте coder.DeepLearningConfig функция, чтобы создать CuDNN объект настройки глубокого обучения и присвоение это к DeepLearningConfig свойство объекта настройки графического процессора кода. Чтобы сгенерировать MEX CUDA, используйте codegen команда и задает вход, чтобы иметь размер [227,227,3]. Это значение соответствует входному размеру слоя logonet сети.

cfg = coder.gpuConfig('mex');
cfg.TargetLang = 'C++';
cfg.DeepLearningConfig = coder.DeepLearningConfig('cudnn');
codegen -config cfg logonet_predict -args {ones(227,227,3,'uint8')} -report

Code generation successful: View report

Запустите сгенерированный MEX

Загрузите входное изображение. Вызовите logonet_predict_mex на входном изображении.

im = imread('test.png');
imshow(im);

im = imresize(im, [227,227]);
predict_scores = logonet_predict_mex(im);

Сопоставьте лучшие пять баллов предсказания со словами в словаре Wordnet synset (логотипы).

synsetOut = {'adidas', 'aldi', 'apple', 'becks', 'bmw', 'carlsberg', ...
    'chimay', 'cocacola', 'corona', 'dhl', 'erdinger', 'esso', 'fedex',...
    'ferrari', 'ford', 'fosters', 'google', 'guinness', 'heineken', 'hp',...
    'milka', 'nvidia', 'paulaner', 'pepsi', 'rittersport', 'shell',...
    'singha', 'starbucks', 'stellaartois', 'texaco', 'tsingtao', 'ups'};

[val,indx] = sort(predict_scores, 'descend');
scores = val(1:5)*100;
top5labels = synsetOut(indx(1:5));

Отобразите лучшие пять меток классификации.

outputImage = zeros(227,400,3, 'uint8');
for k = 1:3
    outputImage(:,174:end,k) = im(:,:,k);
end

scol = 1;
srow = 20;

for k = 1:5
    outputImage = insertText(outputImage, [scol, srow],...
        [top5labels{k},' ',num2str(scores(k),'%2.2f'),'%'],...
        'TextColor', 'w','FontSize',15, 'BoxColor', 'black');
    srow = srow + 20;
end

 imshow(outputImage);

Очистите статический сетевой объект, который загрузился в памяти.

clear mex;