countEachLabel

计数像素或盒标签的发生

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句法

计数= countEachLabel（DS）

描述

例

计数= countEachLabel（DS）返回有关像素或盒标签的含表信息和计数用于输入数据存储，DS。

例子

全部收缩

算上数据存储的独特标签

开立真实脚本

加载包含带有标签的车辆边界框的表。

加载（'vehicleTrainingData.mat'）;

加载包含有标签停车标志和汽车边框的表格。

加载（'stopSignsAndCars.mat'）;

结合地面实况盒和标签，但不包括在1列的图像文件名。

vehiclesTbl = vehicleTrainingData（：，2：结束）;stopSignsTbl = stopSignsAndCars（：，2：结束）;

创建使用2个表，一个与车辆的标签数据和其他与停车标志标注数据的boxLabelDatastore。

BLDS = boxLabelDatastore（vehiclesTbl，stopSignsTbl）;TBL = countEachLabel（BLDS）

TBL =4×3表标签计数ImageCount ________ _____ __________车辆336 295 stopSign 42 41 10 carRear 9 carFront 9 8

创建使用标签和相应的标签计数一个直方图。

直方图（“类别”，tbl.Label，'BinCounts'，tbl.Count）;

创建另一个直方图覆盖相应的图像计数。

保持上;直方图（“类别”，tbl.Label，'BinCounts'，tbl.ImageCount）;

通行证类权重像素分类层

本例使用：

开立真实脚本

设置图像和像素标签数据的位置。

DATADIR =完整文件（toolboxdir（'视力'）'visiondata'）;imDir =完整文件（DATADIR，'建造'）;pxDir =完整文件（DATADIR，'buildingPixelLabels'）;

利用地面实况图像创建像素标签图像数据存储IMDS和像素标记的图像在pxds。

IMDS = imageDatastore（imDir）;类名= [“天空”“草”“建造”“人行道”]。pixelLabelID = [1 2 3 4];pxds = pixelLabelDatastore（pxDir，类名，pixelLabelID）;pximds = pixelLabelImageDatastore（IMDS，pxds）;

在数据集制表像素标签计数。

TBL = countEachLabel（pximds）

TBL =4×3表名称PixelCount ImagePixelCount ____________ __________ _______________ { '天空'} 3.1485e + 05 1.536e + 06 { '草'} 1.5979e + 05 1.536e + 06 { '建设'} 1.0312e + 06 1.536e + 06 { '人行道'}25313 9.216e + 05

使用均匀的现有加权平衡类。

现有= 1 / numel（类名）;uniformClassWeights = prior./tbl.PixelCount

uniformClassWeights =4×110^-5×0.0794 0.1565 0.0242 0.9876

平衡使用逆频率加权类。

totalNumberOfPixels =总和（tbl.PixelCount）;频率= tbl.PixelCount / totalNumberOfPixels;invFreqClassWeights = 1./frequency

invFreqClassWeights =4×14.8632 9.5827 1.4848 60.4900

平衡使用中值频率加权类。

FREQ = tbl.PixelCount ./ tbl.ImagePixelCount

频率=4×10.2050 0.1040 0.6714 0.0275

medFreqClassWeights =中间值（频率）./频率

medFreqClassWeights =4×10.7538 1.4852 0.2301 5.6252

通过使用中值频率加权的像素分类层中的类的权重。

层= pixelClassificationLayer（“类”，tbl.Name，...'ClassWeights'，medFreqClassWeights）

层= PixelClassificationLayer与属性：名称： '' 类：[天空草构建人行道] ClassWeights：[4X1双] OutputSize： '自动' 超参数LossFunction： 'crossentropyex'

输入参数

全部收缩

`DS`-数据存储与标记数据
`PixelLabelDatastore`宾语|`pixelLabelImageDatastore`宾语|`boxLabelDatastore`宾语

数据存储区具有用于训练语义分割网络或对象检测网络标记数据，指定为pixelLabelDatastore，pixelLabelImageDatastore，要么boxLabelDatastore宾语。

输出参数

全部收缩

`计数`- 标签信息
表

标签信息，返回一个表。标记的数据表中包含三个变量。

对于pixelLabelDatastore和pixelLabelImageDatastore输入，计数输出包含：

像素数变量	描述
`名称`	像素标签类名
`PixelCount`	在课堂上的像素数
`ImagePixelCount`	图像中的像素总数是有类的一个实例

对于boxLabelDatastore输入，计数输出表包含：

箱计数变量	描述
`标签`	包装盒标签的类名
`计数`	所有图像之类的标签总数
`ImageCount`	包含该类的一个或多个实例的图像总数

提示

输出countEachLabel可用于计算类权重类平衡。例如，对于在标记像素数据信息TBL：

均匀类平衡配重的每个类，使得每个包含一个均匀的先验概率：

numClasses =高度（TBL）之前= 1 / numClasses;classWeights = prior./tbl.PixelCount

逆频率平衡配重的每个类，使得未被充分代表的类被给予更高的权重：

totalNumberOfPixels =总和（tbl.PixelCount）频率= tbl.PixelCount / totalNumberOfPixels;classWeights = 1./frequency

中频配重的每个类使用中频。用于每个类别的权重被定义为中位数（imageFreq）/imageFreq（c）中，在那里imageFreq（c）表示由像素的总数在有级等级（c）的一个实例的图像分割的类的像素的数目：
```
imageFreq = tbl.PixelCount ./ tbl.ImagePixelCount classWeights =中间值（imageFreq）./ imageFreq
```
在计算权重类可以传递到pixelClassificationLayer。