Filter löschen
Filter löschen

Mask R-CNNやSolo​v2を自前のデータセ​ットで学習させたいで​す

29 Ansichten (letzte 30 Tage)
Kenta
Kenta am 6 Feb. 2024
Kommentiert: Kenta am 6 Feb. 2024
MaskRCNNやSOLOv2に対して、自前のデータセットで訓練したいです。
例題を見ると、既存のデータセットにてファインチューニングする例がございました。
この例題を発展させ、イメージラベラーを利用して、自分でラベリングし、
そのデータに対して再学習をしたいです。
このようなワークフローがわかる資料やページなどはございますか。
私の方で調べたのですが、イメージラベラーとMaskRCNNの連携については情報を見つけることができませんでした。

Akzeptierte Antwort

Shunichi Kusano
Shunichi Kusano am 6 Feb. 2024
イメージラベラーから、インスタンスセグメンテーションの学習までのワークフローですが、
残念ですが現状サンプルは無いようです。
ラベラーでpolygonタイプのラベリングをし、
それを境界ボックスとマスク画像に変換という流れのコードを作成いたしましたので、
参考にしていただけますと幸いです。
  1. generate_training_data_from_gTruth.m: ラベラー後のグランドトゥルースオブジェクトを学習用データに変換するコード
  2. sample_solov2_training.mlx: 1のコードを利用してSOLOv2の学習サンプルを実行するコード
  3. bindata2gTruth.m: 2のコード実行に必要なグランドトゥルースオブジェクトを生成するコード(こちらのサンプルのデータが必要です)
  4. readMask: imageDatastore読み取り用
  1 Kommentar
Kenta
Kenta am 6 Feb. 2024
ご回答いただきありがとうございます。また、コードも提供していたただき、ありがとうございました。
はい、こちらで試したところ、うまく学習や推論ができました。
以下のようにミカンのインスタンスセグメンテーションをうまく行うことができました。
また、私のイメージラベラーの使い方のせいだと思うのですが、
imageNames = gTruth.DataSource.Source.Files
の箇所を、imageNames = gTruth.DataSource.Source
に変えて実行する必要がございました。

Melden Sie sich an, um zu kommentieren.

Weitere Antworten (0)

Community Treasure Hunt

Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!

Start Hunting!