目标检测和语义分割的训练数据
您可以使用标签应用程序和计算机视觉工具箱™对象和功能来从地面真实数据训练算法。使用标签应用程序在视频，图像序列，图像收集或自定义数据源中交互式标记地面真实数据。然后，使用标记的数据创建训练数据来训练对象检测器或训练语义分割网络。
此工作流适用于图片标志和贴标签机视频应用程序只。来创建训练数据地面真理标签机(自动驾驶工具箱)应用程序中的自动驾驶工具箱™，使用gatherLabelData(自动驾驶工具箱)函数。
标签装载数据
图片标志—从文件或
ImageDatastore对象导入到应用中。贴标签机视频-加载视频，图像序列，或自定义数据源到应用程序。
标记数据并选择自动化算法:在应用程序中创建ROI和场景标签。有关详细信息，请参见:
您可以从一种内置算法中进行选择，也可以创建自己的自定义算法来标记数据中的对象。要了解如何创建自己的自动化算法，请参见为标签创建自动化算法。
出口标签:标记数据后，您可以将标签导出到工作区或保存到文件中。标签导出为
groundTruth对象。如果数据源由多个图像集合组成，请标记整个图像集合集以获得的数组groundTruth对象。有关共享的详细信息groundTruth对象,看到共享和存储标记的地面真实数据。创建训练数据:从中创建训练数据
groundTruth对象，使用以下函数之一:目标检测器的训练数据-使用
objectDetectorTrainingData函数。语义分割网络的训练数据
pixelLabelTrainingData函数。
对于使用视频文件或自定义数据源创建的对象
objectDetectorTrainingData和pixelLabelTrainingData函数将映像写入磁盘groundTruth。通过指定采样因子对真实数据进行采样。采样减轻了对相似样本的对象检测器的过度训练。训练算法：
对象检测器-使用几个计算机视觉工具箱对象检测器之一。有关检测器的列表，请参见对象检测。有关特定于自动驾驶的对象检测器，请参阅中列出的自动驾驶工具箱对象检测器视觉感知(自动驾驶工具箱)。
语义分割网络-有关训练语义分割网络的详细信息，请参见开始使用深度学习进行语义分割。
另请参阅
应用程序
功能
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