- 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
- 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
- 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)
- readMask: imageDatastore読み取り用
Mask R-CNNやSolov2を自前のデータセットで学習させたいです
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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。
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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。
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