Training Image Labelerを使って学習用データを作成しました。それをObject Detection Using Deep Learningを参考にtrainNetworkを使って学習させたいのですがどうすればよいでしょうか？また、具体的にスクリプトをどう作成すればいいのか教えていただけますか？

Takashi Miyatsuji

2016 12 1

0 个回答

3 次查看（30 天）

0 个投票

Trainset.mat

32×32のサイズの画像が57枚入ったデータセットです

4 个评论
显示 2更早的评论隐藏 2更早的评论

Takashi Miyatsuji 2016-12-5

日本語翻訳を参考にして32×32×3×20のデータセットを作成してtrainNetworkにかけたのですが次のようなエラーが出ました。エラー: nnet.cnn.layer.Layer>iInferSize (line 261) Layer 4 is expected to have a different size.

エラー: nnet.cnn.layer.Layer.inferParameters (line 53) layers = iInferSize(layers, i, inputSize);

エラー: trainNetwork (line 61) layers = nnet.cnn.layer.Layer.inferParameters(layers);

どういうことでしょうか？

mizuki 2016-12-5

编辑：mizuki 2016-12-5

Layer4ということで、4番めに定義している層 (おそらく max pooling 層) でデータサイズの問題が生じているようです。今回、32x32x3x50000 -> 32x32x3x20 にされたことが関連していると考えられます。

データ読み込み時に、例のまま helperCIFAR10Data 関数を使用されていますでしょうか。(53行目) もしそうであれば、これはCIFAR-10のデータ読み込み専用関数ですので、今回用意されているデータに対して使用する必要はありません。

自前のデータセットを使う場合、 trainNetwork のドキュメントにある１つめ例の初めの部分を参考にしてください。

まず imageDatastore で画像ファイルのあるフォルダを指定します。その後、 splitEachLabel を使って学習/テストに分割します。あとは Object Detection Using Deep Learning で定義されている層を使って trainingNetwork で学習をします。

これでもうまく動作しない場合はまたエラー内容とともにお知らせください。

请先登录，再进行评论。

请先登录，再回答此问题。

Follow Question