R-CNNを使った画像検出のプログラム

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Chihiro Nagatomo
Chihiro Nagatomo 2017-1-30
https://jp.mathworks.com/help/vision/ref/rcnnobjectdetector-class.html
上記URLのサンプルコードをもとに
load('car.mat', 'car', 'layers')
deepleaning.imageFilename = fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata', ...
deepleaning.imageFilename);
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MiniBatchSize', 32, ...
'InitialLearnRate', 1e-6, ...
'MaxEpochs', 10, ...
'Verbose', false);
rcnn = trainRCNNObjectDetector(deepleaning(1:10,:), layers, options, ...
'NegativeOverlapRange', [0 0.3]);
network = rcnn.Network;
layers = network.Layers;
rcnnFinal = trainRCNNObjectDetector(deepleaning, layers, options);
というコードを入力したのですが
警告: 変数 'car' が見つかりません。
> In Untitled2 (line 1)
警告: 変数 'layers' が見つかりません。
> In Untitled2 (line 1)
変数 "deepleaning" またはクラス "deepleaning.imageFilename" は未定義です。
エラー: Untitled2 (line 4)
deepleaning.imageFilename);
というエラーが出ました。
学習させたかったものは car.matにあるcarがついているラベルで そのラベルを貼るために使った画像は deepleaningというフォルダ内にあります。 画像データの名前は1.jpgといったように数字のみの名前です。
どこが間違っているのか 宜しければお教えくださいますと幸いです。
  2 个评论
Jiro Doke
Jiro Doke 2017-1-30
编辑:Jiro Doke 2017-1-30
このようなエラーを解釈できるようになるため、2 時間程度で受けられるオンライン MATLAB 入門(無料)をお勧めします。
Chihiro Nagatomo
Chihiro Nagatomo 2017-1-30
やってみたところ 計算方法や調べ方など基本的なところはわかりました。 ありがとうございます。

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采纳的回答

mizuki
mizuki 2017-1-30
编辑:mizuki 2017-1-30
変数 'car' が見つかりません。 という点が問題点のようです。 car.mat に、car や layers という変数が入っていますでしょうか。
>> load('car.mat', 'car', 'layers')
では、matファイル car.mat の matファイルに保存されている二つの変数 car と layers を読み込みしています。car.mat 内に変数 car や layers がない場合にエラーとなります。
まずは
>> clear all;
>> load('car.mat')
>> whos
を実行し、car.mat のファイルの中にどんな変数が入っているかどうかを確認するところから始めてみてはいかがでしょうか。
もし whos の結果を教えていただければフォローアップできるかと思います。
  4 个评论
Jiro Doke
Jiro Doke 2017-1-30
問題は二つあるかと思います。
まずは、アプリから Export ROIs したあとに car.mat に保存しましたか?(因みに、変数の保存の仕方は前に紹介しました MATLAB 入門 で紹介されています。)
ただ、それをしても、ご覧の通り layers という変数は存在しないので( car labelingSession のみ)、後に load しても「変数 'layers' が見つかりません」と出てしまうのです。
layers は ニューラルネットワークのレイヤーなので、それは自分で定義しなくてはなりません。(サンプルコードでは既にそれが存在するサンプルデータを使っています)
参考にURLの中のこのサンプルをご覧下さい。
Chihiro Nagatomo
Chihiro Nagatomo 2017-1-31
出来ました!!! ありがとうございます!!!

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