anchorBoxLayer

(待移除)创建对象检测的锚框层

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AnchorBoxLayer将在未来的版本中删除。使用ssdObjectDetector函数指定训练SSD对象检测网络的锚盒。

描述

锚盒层存储用于对象检测网络的特征映射的锚盒。

创建

语法

层= anchorBoxLayer (anchorBoxes)

层= anchorBoxLayer (anchorBoxes、名称、值)

描述

层= anchorBoxLayer (anchorBoxes)创建锚框层，指定锚框的大小anchorBoxes．的anchorBoxes输入设置AnchorBoxes财产。

例子

层= anchorBoxLayer (anchorBoxes名称,值）通过使用一个或多个名称-值对参数设置锚框层的属性。将每个属性名用引号括起来。

例如,anchorBoxLayer (anchorBoxes '名称',' anchorBoxLayer ')从指定的锚框中创建名称为“anchorboxlayer”的锚框层anchorBoxes．

属性

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`AnchorBoxes`- - - - - -锚箱尺寸
`米`2矩阵

锚盒的大小，指定为米2的矩阵米锚箱。矩阵的每一行的形式为[高度宽度]。

`的名字`- - - - - -层的名字
`”`(默认)|特征向量|字符串标量

层名，指定为字符向量或字符串标量。为层数组输入,trainNetwork，assembleNetwork，layerGraph,dlnetwork函数自动为具有此名称的层分配名称”．

数据类型:字符|字符串

例子

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创建锚框图层

打开生活的脚本

指定四个锚框的大小。

anchorBoxes = [50 50;100 100;50 100;100年50];

创建一个名为“anchorboxlayer”的锚框层，并显示结果。

层= anchorBoxLayer (anchorBoxes,“名字”，“anchorboxlayer”）

名称:' AnchorBoxLayer '超参数

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

GPU的代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA GPU生成CUDA®代码。

生成CUDA^®或c++代码使用GPU Coder™，你必须首先构建和训练一个深度神经网络。一旦对网络进行了训练和评估，就可以配置代码生成器来生成代码，并在使用NVIDIA的平台上部署卷积神经网络^®或手臂^®GPU处理器。有关更多信息，请参见GPU Coder深度学习(GPU编码器)．

对于这一层，您可以生成利用NVIDIA CUDA深度神经网络库(cuDNN)、NVIDIA TensorRT™高性能推理库或ARM的代码计算库马里GPU。

版本历史

介绍了R2020a

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R2022a:`AnchorBoxLayer`功能将被删除

AnchorBoxLayer将在未来的版本中删除。您可以使用ssdObjectDetector函数指定训练SSD对象检测网络的锚盒。

另请参阅

trainNetwork(深度学习工具箱)|trainSSDObjectDetector

anchorBoxLayer

描述

创建

语法

描述

属性

AnchorBoxes- - - - - -锚箱尺寸米2矩阵

的名字- - - - - -层的名字”(默认)|特征向量|字符串标量

例子