数据增强图像目标检测和边界框

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安德里亚·道尔 2022年5月19日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1722755-data-augmentation-for-images-and-bounding-boxes-in-object-detection

评论道: Amanjit Dulai 2022年11月8日

你好所有的,

我在试图应用数据增加一个对象检测数据集创建图片标志在MATLAB应用程序。在解释 https://fr.mathworks.com/help/deeplearning/ug/object-detection-using-yolo-v2.html ,是一个表,它包含的trainingData imageFilename和bouding框坐标定对象类增强,增加定义函数(augmentData发现在同一个链接),使用:

augmentedTrainingData =变换(trainingData @augmentData);

我试图应用相同的行代码标签后自己的数据集和创建trainingData gTruth保存:

                          trainingData = objectDetectorTrainingData (gTruth,“SamplingFactor”,1“WriteLocation”,“TrainingData”);
                         

虽然我遵循了同样的概念解释说,当使用变换功能,我得到以下错误:

未定义的函数变换的输入参数类型的“表”。

augmentedTrainingData =变换(trainingData @augmentData);

我如何应用数据增加trainingData吗?我用MATLAB R2019a。

感谢任何的帮助。提前谢谢你! !

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答案(1)

赛斯弗曼 2022年5月23日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1722755-data-augmentation-for-images-and-bounding-boxes-in-object-detection answer_970160

objectDetectorTrainingData 必须按顺序叫2输出第一输出图像数据存储,而不是一个表。

//www.tianjin-qmedu.com/help/vision/ref/objectdetectortrainingdata.html

imageDir = fullfile (matlabroot,“工具箱”,“愿景”,“visiondata”,“汽车”);

目录(imageDir);

data =负载(“vehicleTrainingGroundTruth.mat”);

gTruth = data.vehicleTrainingGroundTruth;

vehicleDetector =负载(“yolov2VehicleDetector.mat”);

lgraph = vehicleDetector.lgraph;

% imd是一个图像数据存储。

(imd, ~) = objectDetectorTrainingData (gTruth)

imd =

ImageDatastore属性:文件:{' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00123.jpg”;' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00099.jpg”;' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00174.jpg”……文件夹和292}:{/ MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车}AlternateFileSystemRoots: {} ReadSize: 1标签:{}SupportedOutputFormats: [“png”“jpg”“jpe万博1manbetxg”“tif”“tiff”] DefaultOutputFormat:“png”ReadFcn: @readDatastoreImage

% trainingDataTable是一张桌子。

trainingDataTable = objectDetectorTrainingData (gTruth)

trainingDataTable =295×2表

imageFilename 车辆 ______________________________________________________________ ___________{' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00123.jpg’}{2×4双}{' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00099.jpg '}{2×4双}{' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00174.jpg '} {[27 97 78]} {' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00294.jpg '} {[93 74 26 25]} {' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00244.jpg '} {[33 29 103 85]} {' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00281.jpg '} {[90 69 22 19]} {' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00032.jpg '} {[86 69 25 19]} {' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00040.jpg '} {[84 77 38 27]} {' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00022.jpg '} {[27 83 66 24]} {' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00261.jpg '} {[92 70 21 17]} {' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00175.jpg '} {[56 39 102 78]} {' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00034.jpg '} {[96 70 22 18]} {' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00152.jpg '} {[32 24 98 88]} {' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00092.jpg '}{2×4双}{' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00170.jpg '} {[74 22 111 84]} {' / MATLAB工具箱/视觉/ visiondata /汽车/ image_00091.jpg '}{2×4双}