ROI输入层

快速R-CNN的ROI输入层

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说明

ROI输入层将图像输入到快速R-CNN目标检测网络。

创造

语法

层=输入层

layer=roInputLayer（'名称'，名称）

说明

层=输入层创建ROI输入层。

例子

layer=roInputLayer（'名称'，名称）创建一个ROI输入层并设置可选的姓名财产。

属性

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`姓名`—图层名称
`''`（默认）|特征向量|字符串标量

层名称，指定为字符向量或字符串标量。要在图层图中包含图层，必须指定一个非空的唯一图层名。如果你用层和姓名设置为''，则软件会在训练时自动为层指定一个名称。

数据类型：烧焦|一串

`NumOutputs公司`—输出数量
1.（默认）

层的输出数。这个层只有一个输出。

数据类型：双重的

`输出名称`—输出名称
`{out'}`（默认）

输出层的名称。这个层只有一个输出。

数据类型：细胞

示例

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将ROI输入层连接到ROI最大池层

本例使用：

打开Live脚本

创建一个ROI输入层。

roiInput=roiInputLayer('姓名','投资回报率输入');

创建一个ROI max池层，输出大小为[4]。

输出大小=[4]；roiPool=roiMaxPooling2dLayer（输出大小，'姓名','投资回报池');

将层添加到LayerGraph。

lgraph=层图；lgraph=addLayers（lgraph，输入）；lgraph=addLayers（lgraph，roiPool）；

指定ROI输入层的输出是'投资回报率'ROI最大池层的输入。

lgraph=连接层（lgraph，'投资回报率输入','投资回报池/roi'); 绘图（lgraph）

图中包含一个轴。轴包含graphplot类型的对象。

另请参见

roiMaxPooling2dLayer公司|列车快速目标探测器|图像输入层（深度学习工具箱）

话题

R2018b引入

计算机视觉工具箱文档

金宝app

用MATLAB介绍深度学习

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