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rpnSoftmaxLayer

Softmax层地区建议网络(RPN)

自从R2018b

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描述

地区建议网络(RPN) softmax层softmax激活函数适用于输入。使用这一层创建一个更快R-CNN对象检测网络。

创建

语法

层= rpnSoftmaxLayer
层= rpnSoftmaxLayer(“名字”,名称)

描述

层= rpnSoftmaxLayer创建一个为更快的R-CNN softmax层对象检测网络。

例子

层= rpnSoftmaxLayer(“名字”,名称)创建一个softmax层和设置可选的的名字财产。

属性

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图层名称,指定为一个特征向量或字符串标量。为层数组输入,trainNetwork(深度学习工具箱),assembleNetwork(深度学习工具箱),layerGraph(深度学习工具箱),dlnetwork(深度学习工具箱)函数自动分配名称层的名称”。

数据类型:字符|字符串

这个属性是只读的。

输入层的数量。这一层只接受一个输入。

数据类型:双

这个属性是只读的。

输入层的名称。这一层只接受一个输入。

数据类型:细胞

这个属性是只读的。

输出层的数量。这一层只有一个输出。

数据类型:双

这个属性是只读的。

输出层的名称。这一层只有一个输出。

数据类型:细胞

例子

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打开生活的脚本

创建一个RPN softmax层的名字“rpn_softmax”。

rpnSoftmax = rpnSoftmaxLayer (“名字”,“rpn_softmax”)
rpnSoftmax = RPNSoftmaxLayer属性:名称:“rpn_softmax”

创建一个分类项层的名字“rpn_cls”。

rpnClassification = rpnClassificationLayer (“名字”,“rpn_cls”)
rpnClassification = RPNClassificationLayer属性:名称:“rpn_cls”

添加的RPN softmax RPN层来分类的层数组,形成分类项的分支。

numAnchors = 3;rpnClassLayers = [convolution2dLayer (1, numAnchors * 2,“名字”,“conv1x1_box_cls”)rpnSoftmax rpnClassification]
rpnClassLayers = 3 x1层阵列层:1“conv1x1_box_cls”二维卷积6 1 x1旋转步[1]和填充[0 0 0 0]2 rpn_softmax的RPN Softmax RPN Softmax 3‘rpn_cls RPN分类输出熵损失与“对象”和“背景”类

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另请参阅

||(深度学习工具箱)

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