Обнаружьте объекты с помощью детектора объектов YOLO v2, сконфигурированного для монокулярной камеры
обнаруживает объекты в изображении bboxes
= detect(detector
,I
)I
использование вас только смотрит однажды версия 2 (YOLO v2) детектор объектов, сконфигурированный для монокулярной камеры. Местоположения обнаруженных объектов возвращены в виде набора ограничительных рамок.
При использовании этой функции, использования 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).
[___,
возвращает категориальный массив меток, присвоенных ограничительным рамкам в дополнение к выходным аргументам от предыдущего синтаксиса. Метки, используемые для классов объектов, заданы во время обучения с помощью labels
] = detect(detector
,I
)trainYOLOv2ObjectDetector
функция.
[___] = detect(___,
обнаруживает объекты в прямоугольной поисковой области, заданной roi
)roi
. Используйте выходные аргументы от любого из предыдущих синтаксисов. Задайте входные параметры от любого из предыдущих синтаксисов.
обнаруживает объекты в серии изображений, возвращенных detectionResults
= detect(detector
,ds
)read
функция входного datastore.
[___] = detect(___,
также задает опции с помощью одного или нескольких Name,Value
)Name,Value
парные аргументы в дополнение к входным параметрам в любом из предыдущих синтаксисов.
configureDetectorMonoCamera
| trainYOLOv2ObjectDetector
| selectStrongestBboxMulticlass
| evaluateDetectionMissRate
| evaluateDetectionPrecision