Faster R-CNN 車両検出器の学習のドキュメンテーションの学習データの読み込みについて

次を使用中のエラー: trainFasterRCNNObjectDetector
無効なネットワーク。
エラー: untitled2 (行 163)
detector = trainFasterRCNNObjectDetector(ds, lgraph, options, ...
原因:
    層 'rcnnBoxDeltas': 入力サイズは 1×1×4 でなければなりません。この R-CNN ボックスの回帰層では、3 番目の入力次元がネットワークが
    検出するべきオブジェクト クラスの数 (1 クラス) の 4 倍である必要があります。Fast R-CNN または Faster R-CNN ネットワーク作成の
    詳細については、ドキュメンテーションを参照してください。
    層 'rcnnClassification': The input size must be 1×1×2. The classification layer expects the third input
    dimension to be the number of object classes the network should detect (1 classes) plus 1. The additional
    class is required for the "background" class. See the documentation for more details about creating Fast or
    Faster R-CNN networks.

ネットワークを作成するコードは以下の通りです。

% Faster R-CNN オブジェクト検出ネットワークの作成
% Load a pretrained ResNet-50.
net = resnet50;
lgraph = layerGraph(net);
% Remove the last 3 layers. 
layersToRemove = {
    'fc1000'
    'fc1000_softmax'
    'ClassificationLayer_fc1000'
    };
lgraph = removeLayers(lgraph, layersToRemove);
% Specify the number of classes the network should classify.
numClasses = 2;
numClassesPlusBackground = numClasses + 1;
% Define new classification layers.
newLayers = [
    fullyConnectedLayer(numClassesPlusBackground, 'Name', 'rcnnFC')
    softmaxLayer('Name', 'rcnnSoftmax')
    classificationLayer('Name', 'rcnnClassification', 'Classes', categorical(1:numClassesPlusBackground))
    ];
% Add new object classification layers.
lgraph = addLayers(lgraph, newLayers);
% Connect the new layers to the network. 
lgraph = connectLayers(lgraph, 'avg_pool', 'rcnnFC');
% Define the number of outputs of the fully connected layer.
numOutputs = 4 * numClasses;
% Create the box regression layers.
boxRegressionLayers = [
    fullyConnectedLayer(numOutputs,'Name','rcnnBoxFC')
    rcnnBoxRegressionLayer('Name', 'rcnnBoxDeltas')
    ];
% Add the layers to the network.
lgraph = addLayers(lgraph, boxRegressionLayers);
% Connect the regression layers to the layer named 'avg_pool'.
lgraph = connectLayers(lgraph,'avg_pool','rcnnBoxFC');
% Select a feature extraction layer.
featureExtractionLayer = 'activation_40_relu';
% Disconnect the layers attached to the selected feature extraction layer.
lgraph = disconnectLayers(lgraph, featureExtractionLayer,'res5a_branch2a');
lgraph = disconnectLayers(lgraph, featureExtractionLayer,'res5a_branch1');
% Add ROI max pooling layer.
outputSize = [14 14];
roiPool = roiMaxPooling2dLayer(outputSize,'Name','roiPool');
lgraph = addLayers(lgraph, roiPool);
% Connect feature extraction layer to ROI max pooling layer.
lgraph = connectLayers(lgraph, featureExtractionLayer,'roiPool/in');
% Connect the output of ROI max pool to the disconnected layers from above.
lgraph = connectLayers(lgraph, 'roiPool','res5a_branch2a');
lgraph = connectLayers(lgraph, 'roiPool','res5a_branch1');
% Define anchor boxes.
anchorBoxes = [
    16 16
    32 16
    16 32
    ];
% Create the region proposal layer.
proposalLayer = regionProposalLayer(anchorBoxes,'Name','regionProposal');
lgraph = addLayers(lgraph, proposalLayer);
% Number of anchor boxes.
numAnchors = size(anchorBoxes,1);
% Number of feature maps in coming out of the feature extraction layer. 
numFilters = 1024;
rpnLayers = [
    convolution2dLayer(3, numFilters,'padding',[1 1],'Name','rpnConv3x3')
    reluLayer('Name','rpnRelu')
    ];
lgraph = addLayers(lgraph, rpnLayers);
% Connect to RPN to feature extraction layer.
lgraph = connectLayers(lgraph, featureExtractionLayer, 'rpnConv3x3');
% Add RPN classification layers.
rpnClsLayers = [
    convolution2dLayer(1, numAnchors*2,'Name', 'rpnConv1x1ClsScores')
    rpnSoftmaxLayer('Name', 'rpnSoftmax')
    rpnClassificationLayer('Name','rpnClassification')
    ];
lgraph = addLayers(lgraph, rpnClsLayers);
% Connect the classification layers to the RPN network.
lgraph = connectLayers(lgraph, 'rpnRelu', 'rpnConv1x1ClsScores');
% Add RPN regression layers.
rpnRegLayers = [
    convolution2dLayer(1, numAnchors*4, 'Name', 'rpnConv1x1BoxDeltas')
    rcnnBoxRegressionLayer('Name', 'rpnBoxDeltas');
    ];
lgraph = addLayers(lgraph, rpnRegLayers);
% Connect the regression layers to the RPN network.
lgraph = connectLayers(lgraph, 'rpnRelu', 'rpnConv1x1BoxDeltas');
% Connect region proposal network.
lgraph = connectLayers(lgraph, 'rpnConv1x1ClsScores', 'regionProposal/scores');
lgraph = connectLayers(lgraph, 'rpnConv1x1BoxDeltas', 'regionProposal/boxDeltas');
% Connect region proposal layer to roi pooling.
lgraph = connectLayers(lgraph, 'regionProposal', 'roiPool/roi');

Kojiro Saito 2023-12-25

クラス数を1にすると動くということですね。今回はQRコードの有無なので、QRコード有り(クラス1)、無し(背景)の1クラスということではないでしょうか？

クラッシュの方はこちらのAnswersでご質問いただいているので、重複にならないようにそちらで回答分かればコメントいたします。

輝 2023-12-25

ご回答ありがとうございます。理解することができました。ありがとうございます。

また検出器の学習で不明なところが出てきたら質問させていただくので、よろしくお願いいたします。

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