Сторонние необходимые условия

Необходимый

Этот пример генерирует MEX CUDA 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);

Будьте предварительно обучены DAGNetwork

net = getSSDNW();

Сеть DAG содержит 180 слоев включая свертку, ReLU, и слои нормализации партии., поле привязки, слияние SSD, фокальную потерю и другие слои. Чтобы отобразить интерактивную визуализацию архитектуры нейронной сети для глубокого обучения, используйте analyzeNetwork (Deep Learning Toolbox) функция.

analyzeNetwork(net);

ssdObj_detect Функция точки входа

ssdObj_detect.m функция точки входа берет вход изображений и запускает детектор на изображении с помощью нейронной сети для глубокого обучения, сохраненной в ssdResNet50VehicleExample_20a.mat файл. Функция загружает сетевой объект от ssdResNet50VehicleExample_20a.mat файл в персистентную переменную ssdObj и повторные использования постоянный объект на последующих вызовах обнаружения.

type('ssdObj_detect.m')

function outImg = ssdObj_detect(in)

%   Copyright 2019-2021 The MathWorks, Inc.

persistent ssdObj;

if isempty(ssdObj)
    ssdObj = coder.loadDeepLearningNetwork('ssdResNet50VehicleExample_20a.mat');
end

% Pass in input
[bboxes,~,labels] = ssdObj.detect(in,'Threshold',0.7);

% Convert categorical labels to cell array of charactor vectors for 
% execution
labels = cellstr(labels);

% Annotate detections in the image.
if ~isempty(labels)
    outImg = insertObjectAnnotation(in,'rectangle',bboxes,labels);
else
    outImg = in;
end

Запустите генерацию кода MEX

Чтобы сгенерировать код CUDA для ssdObj_detect.m функции точки входа, создайте объект настройки графического процессора кода 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. Запустите codegen команда, задающая входной размер [300,300,3]. Это значение соответствует входному размеру слоя Сети SSD.

cfg = coder.gpuConfig('mex');
cfg.TargetLang = 'C++';
cfg.DeepLearningConfig = coder.DeepLearningConfig('cudnn');
codegen -config cfg ssdObj_detect -args {ones(300,300,3,'uint8')} -report

Code generation successful: View report

Запустите сгенерированный MEX

Настройте читателя видеофайла и считайте входное видео. Создайте видеоплеер, чтобы отобразить видео и выходные обнаружения.

videoFile = 'highway_lanechange.mp4';
videoFreader = vision.VideoFileReader(videoFile,'VideoOutputDataType','uint8');
depVideoPlayer = vision.DeployableVideoPlayer('Size','Custom','CustomSize',[640 480]);

Считайте покадровый ввод видео и обнаружьте транспортные средства в видео с помощью детектора.

cont = ~isDone(videoFreader);
while cont
    I = step(videoFreader);
    in = imresize(I,[300,300]);
    out = ssdObj_detect_mex(in);
    step(depVideoPlayer, out);
    % Exit the loop if the video player figure window is closed
    cont = ~isDone(videoFreader) && isOpen(depVideoPlayer); 
end

Ссылки

[1] Лю, Вэй, Драгомир Ангуелов, Думитру Эрхэн, Кристиан Сзеджеди, Скотт Рид, Ченг Янг Фу и Александр К. Берг. "SSD: Один детектор мультиполя выстрела". На 14-й европейской Конференции по Компьютерному зрению, ECCV 2016. Springer Verlag, 2016.