主要内容

ssdMergeLayer

创建SSD合并层用于对象检测

描述

SSD合并层将特征图的输出进行合并,用于后续的回归和分类损失计算。使用合并的特征图计算焦损失进行分类,平滑L1损失进行回归。

创建

描述

= ssdMergeLayer (NumChannels NumInputs)创建SSD合并层,指定NumChannelsNumInputs属性为特征映射通道的数量和要合并的输入的数量。

例子

= ssdMergeLayer (NumChannels NumInputs,“名字”,名称)创建SSD合并层,并设置可选的名字属性使用名称-值对。将属性名用单引号括起来。

例如,ssdMergeLayer(4、6 '名称',' sm1 ')创建SSD合并层的名称“sm1”它融合了四维空间和六幅特色地图。

属性

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每个锚盒的特征映射通道数量,指定为正整数。对于回归问题,NumChannels4(对于x, y, w, h)对于分类问题,NumChannels等于正在检测的类的数量加上背景类的1。

要合并的输入数,指定为正整数。

层名,指定为字符向量或字符串标量。若要在层图中包含层,必须指定非空的唯一层名。如果你用层和的名字被设置为'',然后软件在训练时自动为该层分配一个名称。

数据类型:字符|字符串

例子

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指定每个锚盒特征映射通道的数量。回归合并四个通道。

numChannels = 4;

指定要合并的输入的数量。

numInputs = 6;

创建SSD合并层regressionMergeLayer

层= ssdMergeLayer (numChannels numInputs,“名字”“regressionMergeLayer”
layer = SSDMergeLayer与属性:名称:'regressionMergeLayer' NumChannels: 4 NumInputs: 6

注明类别数目,例如人及车辆。

numClasses = 2
numClasses = 2

指定输入的数量。

numInputs = 6
numInputs = 6

创建SSD合并层进行分类。通道的数量等于后台类的数量+ 1。

numChannels = numClasses + 1;clsMergeLayer = ssdMergeLayer(numChannels, numInputs,“名字”“clsMergeLayer”
clsMergeLayer = SSDMergeLayer带有属性:Name: 'clsMergeLayer' NumChannels: 3 NumInputs: 6

扩展功能

另请参阅

|(深度学习工具箱)

介绍了R2020a