TorchSharpCatalog.ObjectDetection 方法
定義
重要
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多載
ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ObjectDetectionTrainer+Options)
微調物件偵測模型。
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
參數
- options
- ObjectDetectionTrainer.Options
一組完整的進階選項。
傳回
適用於
ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32)
微調物件偵測模型。
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
參數
- labelColumnName
- String
標籤資料列名稱。 應該是keytype的向量
- predictedLabelColumnName
- String
輸出預測標籤數據行名稱。 這是keytype的向量
- scoreColumnName
- String
輸出分數數據行名稱。 這是 float 的向量。
- boundingBoxColumnName
- String
周框方塊數據行名稱。 這是 float 的向量。 值的順序應該是 x0 y0 x1 y1。
- predictedBoundingBoxColumnName
- String
輸出周框方塊數據行名稱。 這是 float 的向量。 值的順序應該是 x0 y0 x1 y1。
- imageColumnName
- String
保存影像數據的數據行名稱。 這是 MLImage
- maxEpoch
- Int32
要執行的 Epoch 數目。