TorchSharpCatalog.ObjectDetection Yöntem

Tanım

Ad Alanı:

Microsoft.ML.TorchSharp

Bütünleştirilmiş Kod:

Microsoft.ML.TorchSharp.dll

Paket:

Microsoft.ML.TorchSharp v0.23.0-preview.1.25125.4

Aşırı Yüklemeler

Name	Description
ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ObjectDetectionTrainer+Options)	Nesne algılama modeline ince ayar yapma.
ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32)	Nesne algılama modeline ince ayar yapma.

ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ObjectDetectionTrainer+Options)

Kaynak:

TorchSharpCatalog.cs

Nesne algılama modeline ince ayar yapma.

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

Parametreler

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Dönüşümün kataloğu.

options

ObjectDetectionTrainer.Options

Gelişmiş seçeneklerin tamamı.

Döndürülenler

ObjectDetectionTrainer

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

Kaynak:

TorchSharpCatalog.cs

Nesne algılama modeline ince ayar yapma.

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

Parametreler

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Dönüşümün kataloğu.

labelColumnName

String

Etiket sütun adı. Anahtar türünün vektörünün olması gerekir

predictedLabelColumnName

String

Çıkış, etiket sütun adını tahmin etti. Bir anahtar türü vektördür

scoreColumnName

String

Çıkış puanı sütun adı. Kayan bir vektördür.

boundingBoxColumnName

String

Sınırlayıcı kutu sütun adı. Kayan bir vektördür. Değerler x0 y0 x1 y1 sırasına göre olmalıdır.

predictedBoundingBoxColumnName

String

Çıkış sınırlayıcı kutu sütun adı. Kayan bir vektördür. Değerler x0 y0 x1 y1 sırasına göre olmalıdır.

imageColumnName

String

Görüntü Verilerini tutan sütun adı. MLImage mı?

maxEpoch

Int32

Kaç dönem çalıştırılacak.

Döndürülenler

ObjectDetectionTrainer