深层网络设计师,R-CNN更快

2视图(30天)
莫妮卡Zikmundova
莫妮卡Zikmundova 2021年5月7日
回答: 迪夫Gaddipati 2021年5月13日
你好
谁能帮我解决这个错误消息吗?
错误消息后发生深层网络设计师应用上传网络
谢谢你!
我的代码:
清除所有
关闭所有
长g格式
data =加载(“matlab_V21_ROI_11_3_2021.mat”)
gTruth = data.gTruth;
gTruth.DataSource
gTruth.LabelDefinitions;
replaceimds = imageDatastore (“C: \莫妮卡\ vse \ kratery”)
replaceDataSource = groundTruthDataSource (replaceimds)
gTruth.DataSource = replaceDataSource
% objectdetector
trainingDataTable = objectDetectorTrainingData (gTruth);
% (imd,建筑物)= objectDetectorTrainingData (gTruth);
% cd =结合(imd,建筑物)
%读(cds)
%数= countEachLabel (cds)
filenamesImages = trainingDataTable.imageFilename
tblBoxes = trainingDataTable(:,“稀有”)
imd = imageDatastore (filenamesImages LabelSource, foldernames)
建筑物= boxLabelDatastore (tblBoxes)
cd =结合(imd,建筑物)
%锚箱我
网络= resnet50; % squeezenet;% resnet50
inputImageSize = (224 224 3);% network.Layers .InputSize (1);
numClasses = 1;
featureLayer =“activation_40_relu”; % ' fire5-concat ' % ' activation_40_relu ';
%估计锚箱
numAnchors = 3
[anchorBoxes, meanIoU] = estimateAnchorBoxes (cd, numAnchors);
anchorBoxes
meanIoU
maxNumAnchors = 3;
meanIoU = 0 ([maxNumAnchors, 1]);
anchorBoxes =细胞(maxNumAnchors, 1);
k = 1: maxNumAnchors
%估计锚和意味着借据。
[anchorBoxes {k}, meanIoU (k)] = estimateAnchorBoxes (cd, k);
结束
阴谋(1:maxNumAnchors meanIoU,“o”)
ylabel(“借据”)
包含(“锚”)
标题(“锚与数量意味着借据”)
% 2 - pokracovani锚盒子
anchorBoxes = [72、70;99年,96年;53岁的51];
lgraph = fasterRCNNLayers (inputImageSize numClasses anchorBoxes,…
网络,featureLayer);
analyzeNetwork (lgraph);

答案(1)

迪夫Gaddipati
迪夫Gaddipati 2021年5月13日
深层网络设计师目前不支持与多个输出培训网络。万博1manbetx
训练R-CNN更快,你可以使用 trainFasterRCNNObjectDetector 函数所示 例子

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