Обнаружьте объекты с помощью Маски сегментация экземпляра R-CNN
maskrcnn объект выполняет сегментацию экземпляра объектов в изображении с помощью Маски R-CNN (области с нейронными сетями свертки) детектор объектов. Чтобы обнаружить объекты в изображении, передайте обученный детектор segmentObjects функция.
Примечание
Эта функция требует Модели Computer Vision Toolbox™ для Маски Сегментация Экземпляра R-CNN. Можно установить Модель Computer Vision Toolbox для Маски Сегментация Экземпляра R-CNN из Add-On Explorer. Для получения дополнительной информации об установке дополнений, смотрите, Получают и Управляют Дополнениями. Чтобы запустить эту функцию, вы потребуете Deep Learning Toolbox™.
detector = maskrcnn("resnet50-coco") загружает предварительно обученную Маску детектор объектов R-CNN, обученный на наборе данных COCO с сетью ResNet-50 как экстрактор функции.
detector = maskrcnn("resnet50-coco",classNames) создает предварительно обученную Маску детектор объектов R-CNN и конфигурирует его, чтобы использовать обучение с переносом с помощью заданного набора классов объектов. classNames аргумент устанавливает свойство ClassNames. Для оптимальных результатов обучите детектор на новых учебных изображениях прежде, чем выполнить обнаружение.
detector = maskrcnn("resnet50-coco",classNames,anchorBoxes) создает предварительно обученную Маску детектор объектов R-CNN и конфигурирует его, чтобы использовать обучение с переносом с помощью заданного набора классов объектов и полей привязки. classNames аргумент устанавливает свойство ClassNames. anchorBoxes аргумент устанавливает свойство AnchorBoxes.
detector = maskrcnn(___, аргументы name-value использования, чтобы задать размеры объединения ROI или установить свойства ModelName или InputSize. Задайте аргументы name-value в дополнение к входным параметрам от любого из предыдущих синтаксисов.Name=Value)
Например, maskrcnn("resnet50-coco",classNames,anchorBoxes,PoolSize=[11 11]) задает размер объединения ROI для головы обнаружения как 11 11 пиксели.
forward | Запуститесь вперед передают сеть Mask R-CNN |
segmentObjects | Объекты сегмента с помощью Маски сегментация экземпляра R-CNN |
Загрузите предварительно обученную Маску детектор объектов R-CNN.
detector = maskrcnn("resnet50-coco")detector =
maskrcnn with properties:
ModelName: 'maskrcnn'
ClassNames: {1×80 cell}
InputSize: [800 1200 3]
AnchorBoxes: [15×2 double]
Считайте тестовое изображение, которое включает объекты, которые сеть может обнаружить, такие как люди.
I = imread("visionteam.jpg");Экземпляры сегмента объектов с помощью Маски детектор объектов R-CNN.
[masks,labels,scores,boxes] = segmentObjects(detector,I,Threshold=0.95);
Наложите обнаруженные объектные маски синего цвета на тестовом изображении. Отобразите ограничительные рамки красного и меток объектов.
overlayedImage = insertObjectMask(I,masks);
imshow(overlayedImage)
showShape("rectangle",boxes,Label=labels,LineColor=[1 0 0])
SeriesNetwork (Deep Learning Toolbox) | trainNetwork (Deep Learning Toolbox) | fastRCNNObjectDetector | fasterRCNNObjectDetector