Обнаружьте объекты в монокулярной камере с помощью Быстрого детектора глубокого обучения R-CNN
fastRCNNObjectDetectorMonoCamera
объект содержит информацию о Быстром R-CNN (области со сверточными нейронными сетями) детектор объектов, который сконфигурирован для использования с монокулярным датчиком камеры. Чтобы обнаружить объекты в изображении, которое было получено камерой, передайте детектор detect
функция. Чтобы классифицировать области изображений, передайте детектор classifyRegions
функция.
При использовании detect
или classifyRegions
с fastRCNNObjectDetectorMonoCamera
, использование CUDA®- активированный NVIDIA® Графический процессор настоятельно рекомендован. Графический процессор значительно уменьшает время вычисления. Использование графического процессора требует Parallel Computing Toolbox™. Для получения информации о поддерживаемом вычислите возможности, смотрите Поддержку графического процессора Релизом (Parallel Computing Toolbox).
Создайте fastRCNNObjectDetector
объект путем вызова trainFastRCNNObjectDetector
функция с обучающими данными (требует Deep Learning Toolbox™).
detector = trainFastRCNNObjectDetector(trainingData,...);
Создайте monoCamera
возразите, чтобы смоделировать монокулярный датчик камеры.
sensor = monoCamera(...);
Создайте fastRCNNObjectDetectorMonoCamera
объект путем передачи детектора и датчика как входные параметры к configureDetectorMonoCamera
функция. Сконфигурированный детектор наследовал значения свойств от исходного детектора.
configuredDetector = configureDetectorMonoCamera(detector,sensor,...);
detect | Обнаружьте объекты с помощью Быстрого детектора объектов R-CNN, сконфигурированного для монокулярной камеры |
classifyRegions | Классифицируйте объекты на области изображений с помощью Быстрого детектора объектов R-CNN, сконфигурированного для монокулярной камеры |