Automated Drivingにて、独自データ・ネットワークの適用は可能でしょうか？
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Automated Driving Toolboxにて、機械学習ツールと連携して進めたいと考えています。
１．独自のデータによる学習モデルの適用は可能でしょうか？
ラベルデータのフォーマットや画像ファイル名には規則があるのでしょうか？
公開されているmask-rcnnなどを参考にしたTensorflowのpdモデルデータなどから使用可能でしょうか？
2．独自のネットワークを適用することは可能でしょうか？
例えば、フレームワークがTensorflow＋Kerasなら可能など
回答（1 个）
Tohru Kikawada
2021-1-31
编辑：Tohru Kikawada
2021-1-31
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下記にご回答差し上げます。
１．独自のデータによる学習モデルの適用は可能でしょうか？
ラベルデータのフォーマットや画像ファイル名には規則があるのでしょうか？
公開されているmask-rcnnなどを参考にしたTensorflowのpdモデルデータなどから使用可能でしょうか？
ご自身のデータを使用した学習につきましてはR2020b時点ですとYOLOv2, SSDが公式にサポートされております。また、YOLO v3の学習の例題も用意されております。Mask RCNNについてはR2020b時点では公式サポートはございませんが、こちらにあるとおり、GitHub上で公開されているMask RCNNのコードはございます。
2．独自のネットワークを適用することは可能でしょうか？
例えば、フレームワークがTensorflow＋Kerasなら可能など
TensorFlowなど他のフレームワークとの連携についてのご質問と理解いたしました。
他のフレームワークからのインポートはR2020b現在ですとCaffe, Keras, ONNXに対応しております。
そちらを経由してデータの取り込みを行っていただけます。
类别
在 帮助中心 和 File Exchange 中查找有关 Deep Learning Toolbox 的更多信息
2020-2-19
2021-1-31
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