TrainImageContentDetector

TrainImageContentDetector[{img1{bbox1class1,…},…}]

与えられた例に基づいてContentDetectorFunction[…]を訓練する．

詳細とオプション

  • TrainImageContentDetectorは，与えられた訓練データを使ってオブジェクト検出器を訓練しようとする．
  • オブジェクト検出は，画像内の部分画像を認識するために使用されるコンピュータビジョン技術である．
  • TrainImageContentDetectorは，新たな入力データに適用可能なContentDetectorFunction[…]を返す．
  • 境界ボックス bboxiはRectangleオブジェクトとして与えられなければならない．
  • クラス classiは任意の式でよい．
  • TrainImageContentDetector[…][image]を使って image 中の画像が検出し，結果を<|"Image"img,"Class"class|>の形の連想のリストとして返すことができる．
  • TrainImageContentDetectorは以下のオプションをサポートする．
  • PerformanceGoal Automatic特定の利点を持つ設定を優先する
    ProgressReporting Automatic訓練の進捗状況の報告の仕方
    RandomSeeding1234擬似ランダムな生成器に内部的にどのようにシードするか
    TargetDevice "CPU"そこで訓練を行うターゲットデバイス
    TimeGoal Automatic訓練時間（秒）
    ValidationSet None訓練中にモデルを評価するデータ集合

例題

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例  (1)

基本的なオブジェクト検出器を訓練する：

検出器を新たな画像に適用する：

入力画像上で検出したものをハイライトする：

オプション  (5)

PerformanceGoal  (1)

PerformanceGoal"Quality"を使って結果の質を強調する：

PerformanceGoal"Speed"を使って計算速度を強調する：

ProgressReporting  (1)

デフォルトで，進捗状況は動的パネルで報告される：

ProgressReportingFalseを使って進捗パネルが表示されないようにする：

TargetDevice  (1)

可能であればデフォルトのシステムのGPUを使って検出器を訓練する：

使用可能な互換のGPUがなければメッセージが出る：

TimeGoal  (1)

訓練時間は，例の数やクラス等いくつかの要因の影響を受ける：

TimeGoalを使って訓練の目標時間を指定する：

ValidationSet  (1)

デフォルトで，検出器には相互検証が行われるだけである：

ValidationSetを使って独立の検証例を与える：

Wolfram Research (2021), TrainImageContentDetector, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/TrainImageContentDetector.html.

テキスト

Wolfram Research (2021), TrainImageContentDetector, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/TrainImageContentDetector.html.

CMS

Wolfram Language. 2021. "TrainImageContentDetector." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/TrainImageContentDetector.html.

APA

Wolfram Language. (2021). TrainImageContentDetector. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/TrainImageContentDetector.html

BibTeX

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BibLaTeX

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