深度学习对象检测器
훈련된딥러닝객체검출기를사용하여객체검출
- 라이브러리:
计算机视觉工具箱/分析与增强
![](http://www.tianjin-qmedu.com/kr/kr/kr/kr/help/vision/ref/block_icon_object_detector.png)
설명
深入学习对象探测器블록은블록파라미터를통해지정된훈련된객체검출기를사용하여입력영상에대한경계상자,클래스레이블및점수를예측합니다。이블록을사용하면mat파일또는matlab®함수에서사전훈련된객체검출기를Simul万博1manbetxink®모델로불러올수있습니다。이블록은仿真万博1manbetx软件에서探测器객체를사용하기위한그래픽인터페이스를제공합니다。深入学习对象探测器블록의일부파라미터를활성화하려면해당파라미터를지원하는객체검출기를선택해야합니다。예를들어,이블록에yolov2ObjectDetector
객체를사용하면연결된检测
객체함수의이름-값通讯录수와비슷한파라미터를선택할수있습니다。
포트
입력
图像
—상데이터
배열
W H××C숫자형배열로,여기서H, W C는각각영상의높이,너비,채널개수입니다。시간스텝당하나의상만입력으로허용됩니다。
출력
Bboxes
-검출된객체의위치
행렬
입력상내에서검출된객체의위치로,m×4행렬로반환됩니다。M은外公外公상에서검출된경계상자의개수입니다。최대검출개수파라미터를지정하여상한을크기m으로설정할수있습니다。Bboxes
의각행은[x y宽度高度]형식으로,해당하는경계상자의왼쪽위코너및크기(단위:픽셀)를지정합니다。
标签
-경계상자의레이블
벡터
경계상자의레이블로,m×1열거형벡터로반환됩니다。M은外公外公상에서검출된경계상자의개수입니다。
分数
-검출점수
벡터
각레이블의검출신뢰점수로,m×1벡터로반환됩니다。M은外公外公상에서검출된경계상자의개수입니다。점수가높을수록검출의신뢰도가더높음을의미합니다。
파라미터
검출기
-훈련된detector객체의출처
Mat파일에서가져온검출기
(디폴트값)|Matlab함수에서가져온검출기
아래옵션에서检测器객체의출처를선택합니다。
Mat파일에서가져온검출기
- MAT파일에서检测器객체를가져옵니다。예를들어,rcnnObjectDetector
객체가포함된mat파일을선택합니다。Matlab함수에서가져온검출기
MATLAB함수에서检测器객체를가져옵니다。예를들어,훈련된yolov2ObjectDetector
객체를반환하는함수vehicleDetectorYOLOv2
를지정합니다。
가져온검출기는다음지원되는객체중하나여야합니다。
rcnnObjectDetector
fastRCNNObjectDetector
fasterRCNNObjectDetector
ssdObjectDetector
yolov2ObjectDetector
yolov3ObjectDetector
yolov4ObjectDetector
프로그래밍방식사용
블록파라미터:探测器 |
유형:문자형벡터,字符串형 |
값:来自MAT文件的检测器 |“检测器来自MATLAB函数” |
디폴트값:来自MAT文件的检测器 |
파일 경로
-探测器객체가포함된MAT파일
untitled.mat
(디폴트값)| mat파일이름
이파라미터는불러올探测器객체가포함된MAT파일의이름을지정합니다。파일이matlab경로에있지않으면찾아보기버튼을사용하여파일을찾습니다。
종속 관계
이파라미터를활성화하려면검출기파라미터를Mat파일에서가져온검출기
로설정하십시오。
프로그래밍방식사용
블록파라미터:DetectorFilePath |
유형:문자형벡터,字符串형 |
값:Mat파일경로또는이름 |
디폴트값:“untitled.mat” |
Matlab함수
- matlab함수이름
无标题的
(디폴트값)| matlab함수이름
이파라미터는훈련된객체검출기를반환하는matlab함수의이름을지정합니다。예를들어,훈련된yolov2ObjectDetector
객체를반환하는함수vehicleDetectorYOLOv2
를지정하거나사용자지정함수를지정하십시오。
종속 관계
이파라미터를활성화하려면검출기파라미터를Matlab함수에서가져온검출기
로설정하십시오。
프로그래밍방식사용
블록파라미터:DetectorFunction |
유형:문자형벡터,字符串형 |
값:Matlab함수이름 |
디폴트값:“无题” |
관심역
—검색관심역
[x y宽高]형식의벡터
검색관심文书역을[X y宽高]형식의벡터로지정합니다。벡터는벡터는역의왼쪽위코너및크기(단위:픽셀)를지정합니다。
종속 관계
이파라미터를활성화하려면관심역지정파라미터를선택하십시오。
프로그래밍방식사용
블록파라미터:ROI |
유형:문자형벡터,字符串형 |
값:”(X y宽高]“ 로지정된문자형벡터 |
디폴트값:'[1 1 100 100]' |
검출임계값
-검출임계값
[0,1]범위의스칼라
검출임계값을[0,1]범위의스칼라로지정합니다。이임계값보다낮은점수를갖는검출은제거됩니다。거짓양성결과를줄이려면이값을늘리십시오。
종속 관계
이파라미터를활성화하려면검출임계값파라미터를지원하는검출기를사용해야합니다。예를들어,yolov2ObjectDetector
객체를사용합니다。
프로그래밍방식사용
블록파라미터:阈值 |
유형:문자형벡터,字符串형 |
값:스칼라 |
디폴트값:“0.5” |
가장강한역개수
-가장강한역제의최대개수
2000
(디폴트값)|양의정수
가장강한역제의최대개수를정수로지정합니다。검출정확도를희생하여처리속도를높이려면이값을줄이십시오。모든역제을사용하려면이파라미터를正
로지정하십시오。
종속 관계
이파라미터를활성화하려면가장강한역개수파라미터를지원하는검출기를사용하십시오。예를들어,rcnnObjectDetector
객체를사용합니다。
프로그래밍방식사용
블록파라미터:NumStrongestRegions |
유형:문자형벡터,字符串형 |
값:정수 |
디폴트값:“2000” |
최대역크기
—최대역크기
[高宽]형식의벡터
최대최대역크기를[高度宽度]형식의벡터로지정합니다。단위는픽셀입니다。최대、역크기는객체가포함된가장큰、최대、역의크기를정의합니다。예를들어,[50
50
]은객체가포함된가장큰ymym역의크기를50
×50
픽셀로설정합니다。계산시간을줄이려면이값을입력테스트영상에서검출할수있는객체에대해알려진최대영역크기로설정하십시오。
종속 관계
이파라미터를활성화하려면다음을수행하십시오。
최대역크기지정파라미터를선택합니다。
최대역크기파라미터를지원하는검출기를사용합니다。예를들어,
yolov2ObjectDetector
객체를사용합니다。
프로그래밍방식사용
블록파라미터:最大尺寸 |
유형:문자형벡터,字符串형 |
값:”(高度宽度]“ 로지정된문자형벡터 |
디폴트값:“(50 50)” |
최소역크기
—최소역크기
[高宽]형식의벡터
최소최소역크기를[高度宽度]형식의벡터로지정합니다。단위는픽셀입니다。최소、역크기는객체가포함된가장작은、최소、역의크기를정의합니다。예를들어,[1
1
]은객체가포함된가장작은ymym역의크기를1
×1
픽셀로설정합니다。
종속 관계
이파라미터를활성화하려면다음을수행하십시오。
최소역크기지정파라미터를선택합니다。
최소역크기파라미터를지원하는검출기를사용합니다。예를들어,
yolov2ObjectDetector
객체를사용합니다。
프로그래밍방식사용
블록파라미터:MinSize |
유형:문자형벡터,字符串형 |
값:”(高度宽度]“ 로지정된문자형벡터 |
디폴트값:“(1)” |
최대검출개수
-최대검출개수
500
(디폴트값)|양의정수
최대검출개수를양의정수로지정합니다。이값은검출개수에대한상한입니다。
프로그래밍방식사용
블록파라미터:MaxDetections |
유형:문자형벡터,字符串형 |
값:정수 |
디폴트값:“500” |
확장 기능
C/ c++코드생성
万博1manbetxSimulink®Coder™를사용하여C코드나c++코드를생성할수있습니다。
사용법관련참고및제한사항:
구성파라미터>코드 생성일반범주의언어파라미터는
c++
로설정해야합니다。코드생성을지원하는신경망과계층목록은代码生成支持的网络和层万博1manbetx(MATLAB编码器)항목을참조하십시오。
Gpu코드생성
GPU编码器™를사용하여NVIDIA GPU®용CUDA®코드를생성할수있습니다。
사용법관련참고및제한사항:
구성파라미터>코드 생성일반범주의언어파라미터는
c++
로설정해야합니다。CUDA®코드생성을지원하는신경망과계층목록은万博1manbetx支持的网络、层和类(GPU编码器)항목을참조하십시오。
버전 내역
R2021b에개발됨
Matlab명령
다음matlab명령에해당하는링크를클릭했습니다。
명령을실행하려면matlab명령창에입력하십시오。웹브라우저는matlab명령을지원하지않습니다。
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