TorchSharpCatalog.ObjectDetection Metoda

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML.TorchSharp

Zestaw:

Microsoft.ML.TorchSharp.dll

Pakiet:

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

Przeciążenia

ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ObjectDetectionTrainer+Options)	Dostrajanie modelu wykrywania obiektów.
ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32)	Dostrajanie modelu wykrywania obiektów.

ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ObjectDetectionTrainer+Options)

Źródło:

TorchSharpCatalog.cs

Dostrajanie modelu wykrywania obiektów.

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

Parametry

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Wykaz przekształcenia.

options

ObjectDetectionTrainer.Options

Pełny zestaw opcji zaawansowanych.

Zwraca

ObjectDetectionTrainer

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

Źródło:

TorchSharpCatalog.cs

Dostrajanie modelu wykrywania obiektów.

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

Parametry

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Wykaz przekształcenia.

labelColumnName

String

Nazwa kolumny etykiety. Powinien być wektorem typu klucza

predictedLabelColumnName

String

Nazwa kolumny przewidywanej etykiety danych wyjściowych. Jest wektorem typu klucza

scoreColumnName

String

Nazwa kolumny wyniku wyjściowego. Jest wektorem zmiennoprzecinkowym.

boundingBoxColumnName

String

Nazwa kolumny pola ograniczenia. Jest wektorem zmiennoprzecinkowym. Wartości powinny być w kolejności x0 y0 x1 y1.

predictedBoundingBoxColumnName

String

Nazwa kolumny pola ograniczenia danych wyjściowych. Jest wektorem zmiennoprzecinkowym. Wartości powinny być w kolejności x0 y0 x1 y1.

imageColumnName

String

Nazwa kolumny przechowujące dane obrazu. Jest obiektem MLImage

maxEpoch

Int32

Ile epok do uruchomienia.

Zwraca

ObjectDetectionTrainer