Exponenta Banner
exponenta event banner

ssdObjectDetector

Обнаружьте объекты с помощью детектора глубокого обучения SSD

расширьте все на странице

Описание

ssdObjectDetector обнаруживает объекты от изображения, с помощью детектора объектов одного детектора выстрела (SSD). Чтобы обнаружить объекты в изображении, передайте обученный детектор detect функция.

Создание

Создайте ssdObjectDetector объект детектора путем вызова trainSSDObjectDetector функция с обучающими данными (требует Deep Learning Toolbox™).

detector = trainSSDObjectDetector(trainingData,...)

Чтобы обнаружить объекты в изображении, передайте detector к detect функция.

Свойства

развернуть все

Это свойство доступно только для чтения.

Имя модели классификации в виде вектора символов или строкового скаляра. По умолчанию имя определяется к заголовку второго столбца trainingData таблица, заданная в trainSSDObjectDetector функция. Можно изменить это имя после создания ssdObjectDetector объект.

Это свойство доступно только для чтения.

Обученная сеть обнаружения мультиобъекта поля SSD в виде DAGNetwork Объект (Deep Learning Toolbox). Это объектно-ориентированная память слои, которые задают сверточную нейронную сеть, используемую в детекторе SSD.

Это свойство доступно только для чтения.

Размер полей привязки в виде P-by-1 массив ячеек для количества P слоев извлечения признаков используется для обнаружения объектов в сети SSD. Каждый элемент массива содержит M-by-2 матрица размеров поля привязки в формате [height width]. Каждая ячейка может содержать различное количество полей привязки. Это значение установлено во время обучения.

Это свойство доступно только для чтения.

Имена классов объектов, которые детектор SSD был обучен найти в виде массива ячеек. Это свойство установлено trainingData входной параметр для trainSSDObjectDetector функция.

Функции объекта

detectОбнаружьте объекты с помощью детектора мультиобъекта поля SSD

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите предварительно обученный объект одного детектора выстрела (SSD) обнаружить транспортные средства в изображении. Детектор обучен с изображениями автомобилей на магистральной сцене.

vehicleDetector = load('ssdVehicleDetector.mat','detector');
detector = vehicleDetector.detector;

Считайте тестовое изображение в рабочую область.

I = imread('highway.png');

Отобразите тестовое изображение.

imshow(I);

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

Запустите предварительно обученный детектор объектов SSD при помощи detect функция. Выход содержит ограничительные рамки, баллы и метки для транспортных средств, обнаруженных в изображении. Метки выведены из ClassNames свойство детектора.

[bboxes,scores,labels] = detect(detector,I)
bboxes = 2×4

   139    78    96    81
    99    67   165   146


scores = 2x1 single column vector

    0.8349
    0.6302


labels = 2x1 categorical
     vehicle 
     vehicle

Аннотируйте изображение результатами обнаружения.

if ~isempty(bboxes)
    detectedI = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,cellstr(labels));
else
   detectedI = insertText(I,[10 10],'No Detections');
end
   
figure
imshow(detectedI)

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

Расширенные возможности

Смотрите также

Приложения

Объекты

Функции

Темы

Введенный в R2020a

Документация Computer Vision Toolbox

Поддержка