我的理解,你想学习如何加载数据集和Yolo v3对象检测MATLAB意思示例中使用。此外,你想使用自己的数据来训练Yolo v3意思对象检测模型。
第1部分:
% %下载pretrained网络(设置为“真正的”训练网络)
doTraining = false;
如果~ doTraining
preTrainedDetector = downloadPretrainedYOLOv3Detector ();
结束
这部分的代码是用来决定是否你想训练网络或使用pretrained网络。“doTraining”设置为“真正的”来训练网络。
第2部分:
% %加载数据(修改面临数据集)
data =负载(“vehicleDatasetGroundTruth.mat”);
vehicleDataset = data.vehicleDataset;
在这里,数据的变量将存储垫文件反过来是一个1×1和1场即vehicleDataset结构。
现在,“vehicleDataset”变量将存储主要数据集是295 * 2表。第一列包含图像文件的位置路径和第2列包含边界框坐标。这个边界框指定左上角,在像素边界框的大小。边界框的形式
(x y宽度高度)
。
现在,如果你想使用你的数据应用后的变化。
步骤1:创建一个表中:
- 第一列的位置路径应该包含你的照片。
- 第二列应该包含边界框向量按指定格式。
步骤2:“vehicleDataset”变量设置为这个新创建的表。
