TorchSharpCatalog.ObjectDetection 메서드

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.TorchSharp

어셈블리:

Microsoft.ML.TorchSharp.dll

패키지:

Microsoft.ML.TorchSharp v0.22.0-preview.24522.7

오버로드

ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ObjectDetectionTrainer+Options)	개체 감지 모델을 미세 조정합니다.
ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32)	개체 감지 모델을 미세 조정합니다.

ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ObjectDetectionTrainer+Options)

Source:

TorchSharpCatalog.cs

개체 감지 모델을 미세 조정합니다.

public static Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2.ObjectDetectionTrainer ObjectDetection(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2.ObjectDetectionTrainer.Options options);

static member ObjectDetection : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2.ObjectDetectionTrainer.Options -> Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2.ObjectDetectionTrainer

<Extension()>
Public Function ObjectDetection (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, options As ObjectDetectionTrainer.Options) As ObjectDetectionTrainer

매개 변수

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

변환의 카탈로그입니다.

options

ObjectDetectionTrainer.Options

고급 옵션의 전체 집합입니다.

반환

ObjectDetectionTrainer

ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32)

Source:

TorchSharpCatalog.cs

개체 감지 모델을 미세 조정합니다.

public static Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2.ObjectDetectionTrainer ObjectDetection(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, string labelColumnName = "Label", string predictedLabelColumnName = "PredictedLabel", string scoreColumnName = "Score", string boundingBoxColumnName = "BoundingBoxes", string predictedBoundingBoxColumnName = "PredictedBoundingBoxes", string imageColumnName = "Image", int maxEpoch = 10);

static member ObjectDetection : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * string * string * string * string * string * string * int -> Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2.ObjectDetectionTrainer

<Extension()>
Public Function ObjectDetection (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional predictedLabelColumnName As String = "PredictedLabel", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional boundingBoxColumnName As String = "BoundingBoxes", Optional predictedBoundingBoxColumnName As String = "PredictedBoundingBoxes", Optional imageColumnName As String = "Image", Optional maxEpoch As Integer = 10) As ObjectDetectionTrainer

매개 변수

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

변환의 카탈로그입니다.

labelColumnName

String

레이블 열 이름입니다. 키 형식의 벡터여야 합니다.

predictedLabelColumnName

String

출력 예측 레이블 열 이름입니다. keytype의 벡터입니다.

scoreColumnName

String

출력 점수 열 이름입니다. float의 벡터입니다.

boundingBoxColumnName

String

경계 상자 열 이름입니다. float의 벡터입니다. 값은 x0 y0 x1 y1 순서여야 합니다.

predictedBoundingBoxColumnName

String

출력 경계 상자 열 이름입니다. float의 벡터입니다. 값은 x0 y0 x1 y1 순서여야 합니다.

imageColumnName

String

이미지 데이터를 포함하는 열 이름입니다. MLImage인가요?

maxEpoch

Int32

실행할 Epoch 수입니다.

반환

ObjectDetectionTrainer