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创建用于对象检测的锚盒层
锚箱层存储用于物体检测网络中使用的特征映射的锚盒。
tillay = anchorboxlayer(锚箱)
tillay = anchorboxLayer(锚盒,名称,值)
层= anchorBoxLayer(锚盒)创建一个锚盒层,通过使用指定锚盒的大小锚盒。这锚盒输入设置了锚盒财产。
层= anchorBoxLayer(锚盒)
层
锚盒
例子
层= anchorBoxLayer(锚盒,名称,价值)使用一个或多个名称值对参数设置锚框层的属性。将每个属性名称括在引号中。
层= anchorBoxLayer(锚盒,名称,价值)
名称,价值
例如,anchorboxlayer(锚盒,'name','anchorboxlayer')从指定的锚盒中创建一个锚盒层,其中包含“anchorboxlayer”锚盒。
anchorboxlayer(锚盒,'name','anchorboxlayer')
展开全部
m
锚箱的大小,指定为一个m- 2矩阵m锚箱。矩阵的每一行都是表单[高度宽度]。
姓名
''
图层名称,指定为字符向量或字符串标量。要在图层图中包含一个图层,必须指定非空,唯一的图层名称。如果您使用该图层培训系列网络姓名被设定为'',然后软件会自动为培训时间分配给图层的名称。
数据类型:char|细绳
char
细绳
全部收缩
指定四个锚框的大小。
锚盒= [50 50;100 100;50 100;100 50];
创建名为“anchorBoxLayer”的锚箱层,并显示结果。
tillay = anchorboxLayer(锚盒,'姓名'那'anchorboxlayer')
tillay =带有属性的锚栓层:名称:'anchorboxlayer'hyperparameters anchorboxes:[4x2 double]
生成CUDA.®或使用GPU编码器™或C ++代码,必须先构建和培训深度神经网络。一旦网络训练和评估,您可以将代码生成器配置为生成代码并在使用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,请参阅与GPU编码器深入学习(GPU编码器)。
对于此图层,您可以生成利用NVIDIA CUDA深神经网络库(CUDNN),NVIDIA TENSORT™高性能推理库或臂的代码计算库对于马里GPU。
计算库
trainssdobjectdetector|Trainnetwork.(深度学习工具箱)
trainssdobjectdetector
Trainnetwork.
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