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Automated Drivingにて、​独自データ・ネットワ​ークの適用は可能でし​ょうか?

1 ビュー (過去 30 日間)
Yoshihiko Takahashi
Yoshihiko Takahashi 2020 年 2 月 19 日
編集済み: Tohru Kikawada 2021 年 1 月 31 日
Automated Driving Toolboxにて、機械学習ツールと連携して進めたいと考えています。
1.独自のデータによる学習モデルの適用は可能でしょうか?
 ラベルデータのフォーマットや画像ファイル名には規則があるのでしょうか?
 公開されているmask-rcnnなどを参考にしたTensorflowのpdモデルデータなどから使用可能でしょうか?
2.独自のネットワークを適用することは可能でしょうか?
 例えば、フレームワークがTensorflow+Kerasなら可能など

回答 (1 件)

Tohru Kikawada
Tohru Kikawada 2021 年 1 月 31 日
編集済み: Tohru Kikawada 2021 年 1 月 31 日
下記にご回答差し上げます。
1.独自のデータによる学習モデルの適用は可能でしょうか?
 ラベルデータのフォーマットや画像ファイル名には規則があるのでしょうか?
 公開されているmask-rcnnなどを参考にしたTensorflowのpdモデルデータなどから使用可能でしょうか?
ご自身のデータを使用した学習につきましてはR2020b時点ですとYOLOv2, SSDが公式にサポートされております。また、YOLO v3の学習の例題も用意されております。Mask RCNNについてはR2020b時点では公式サポートはございませんが、こちらにあるとおり、GitHub上で公開されているMask RCNNのコードはございます。
2.独自のネットワークを適用することは可能でしょうか?
 例えば、フレームワークがTensorflow+Kerasなら可能など
TensorFlowなど他のフレームワークとの連携についてのご質問と理解いたしました。
他のフレームワークからのインポートはR2020b現在ですとCaffe, Keras, ONNXに対応しております。
そちらを経由してデータの取り込みを行っていただけます。

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