Main Content

vehicleDetectorFasterRCNN

Faster R-CNN を使用した車両検出

ページ内をすべて折りたたむ

構文

detector = vehicleDetectorFasterRCNN

説明

例

detector = vehicleDetectorFasterRCNN は、車両を検出するための学習済み Faster R-CNN (Regions with Convolution Neural Networks) オブジェクト検出器を返します。Faster R-CNN は、検出に畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用する深層学習オブジェクト検出フレームワークです。

検出器は、車両の前側、後ろ側、左側、右側の隠れている部分のないイメージを使用して学習しています。車両検出器で使用する CNN では、MobileNet-v2 ネットワーク アーキテクチャの変更されたバージョンが使用されています。

この関数を使用するには、Deep Learning Toolbox™ が必要です。

メモ

検出器は uint8 のイメージを使用して学習しています。この検出器を使用する前に、im2uint8 または rescale を使用して、入力イメージを範囲 [0, 255] に再スケーリングしてください。

例

すべて折りたたむ

この例では次を使用します。

ライブ スクリプトを開く

単一のイメージ内にある自動車を検出し、イメージに検出スコアの注釈を付けます。自動車を検出するために、車両のイメージを使用して学習済みの Faster R-CNN オブジェクト検出器を使用します。

事前学習済みの検出器を読み込みます。

fasterRCNN = vehicleDetectorFasterRCNN;

読み込んだイメージに対して検出器を使用します。境界ボックスの位置とその検出スコアを保存します。

I = imread('highway.png');
[bboxes,scores] = detect(fasterRCNN,I);

イメージに、検出とそのスコアの注釈を付けます。

I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores);
figure
imshow(I)
title('Detected Vehicles and Detection Scores')

出力引数

すべて折りたたむ

Faster R-CNN ベースの学習済みオブジェクト検出器。fasterRCNNObjectDetector オブジェクトとして返されます。

バージョン履歴

R2017a で導入

すべて展開する

参考

| | |