TorchSharpCatalog.ObjectDetection Methode
Definition
Wichtig
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Überlädt
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ObjectDetectionTrainer+Options) |
Optimieren Sie ein Objekterkennungsmodell. |
| ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32) |
Optimieren Sie ein Objekterkennungsmodell. |
ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ObjectDetectionTrainer+Options)
- Quelle:
- TorchSharpCatalog.cs
- Quelle:
- TorchSharpCatalog.cs
- Quelle:
- TorchSharpCatalog.cs
Optimieren Sie ein Objekterkennungsmodell.
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 ObjectDetectionTrainerParameter
Der Katalog der Transformation.
- options
- ObjectDetectionTrainer.Options
Der vollständige Satz erweiterter Optionen.
Gibt zurück
Gilt für:
ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32)
- Quelle:
- TorchSharpCatalog.cs
- Quelle:
- TorchSharpCatalog.cs
- Quelle:
- TorchSharpCatalog.cs
Optimieren Sie ein Objekterkennungsmodell.
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 ObjectDetectionTrainerParameter
Der Katalog der Transformation.
- labelColumnName
- String
Der Name der Bezeichnungsspalte. Sollte ein Vektor des Schlüsseltyps sein
- predictedLabelColumnName
- String
Der Name der prognostizierten Bezeichnungsspalte. Ist ein Vektor des Schlüsseltyps
- scoreColumnName
- String
Der Name der Ausgabebewertungsspalte. Ist ein Gleitkommavektor.
- boundingBoxColumnName
- String
Der Name der umgebenden Feldspalte. Ist ein Gleitkommavektor. Werte sollten in der Reihenfolge x0 y0 x 1 y1 sein.
- predictedBoundingBoxColumnName
- String
Der Spaltenname des umgebenden Ausgabefelds. Ist ein Gleitkommavektor. Werte sollten in der Reihenfolge x0 y0 x 1 y1 sein.
- imageColumnName
- String
Der Spaltenname, der die Bilddaten enthält. Ist ein MLImage
- maxEpoch
- Int32
Wie viele Epochen laufen sollen.