cv::dnn::DetectionModel クラス

This class represents high-level API for object detection networks. [詳解]

#include <dnn.hpp>

cv::dnn::Modelを継承しています。

公開メンバ関数
CV_WRAP	DetectionModel (const String &model, const String &config="")
	サポートされている形式のいずれかで表現されたネットワークから検出モデルを作成します。順番としてはmodelおよびconfig引数の順番は関係ありません。[【詳解】（英語］
CV_WRAP	DetectionModel (const Net &network)
	深層学習ネットワークからモデルを作成します。[【詳解】（英語］
CV_WRAP DetectionModel &	setNmsAcrossClasses (bool value)
	nmsAcrossClasses のデフォルトは false で，関数内で非最大値抑制が使用される場合は，クラスごとに行われます．detect()関数の中で非最大抑制が使用される場合、クラスごとに行われます。この関数では、この動作を切り替えることができます。[【詳解】（英語］
CV_WRAP bool	getNmsAcrossClasses ()
	nmsAcrossClassesのゲッターです。この変数のデフォルトはfalseで、機能中に非最大サプレッションが使用されるとdetect()関数の中で非最大サプレッションが使用される場合、クラスごとにのみ行われます。
CV_WRAP void	detect (InputArray frame, CV_OUT std::vector< int > &classIds, CV_OUT std::vector< float > &confidences, CV_OUT std::vector< Rect > &boxes, float confThreshold=0.5f, float nmsThreshold=0.0f)
	blobが与えられるとinputフレームを使用して、入力ブロブを作成し、ネットを実行して、検出結果を返します。[【詳解】（英語］
基底クラス cv::dnn::Model に属する継承公開メンバ関数
	Model (const Model &)=default
	Model (Model &&)=default
Model &	operator= (const Model &)=default
Model &	operator= (Model &&)=default
CV_WRAP	Model (const String &model, const String &config="")
	サポートされている形式のいずれかで表現された深層学習ネットワークからモデルを作成します。の順になります。modelおよびconfig引数の順番は関係ありません。[【詳解】（英語］
CV_WRAP	Model (const Net &network)
	深層学習ネットワークからモデルを作成します。[【詳解】（英語］
CV_WRAP Model &	setInputSize (const Size &size)
	フレームの入力サイズを設定します。[【詳解】（英語］
CV_WRAP Model &	setInputSize (int width, int height)
CV_WRAP Model &	setInputMean (const Scalar &mean)
	フレームの平均値を設定[【詳解】（英語］
CV_WRAP Model &	setInputScale (double scale)
	フレームのスケールファクタ値の設定[【詳解】（英語］
CV_WRAP Model &	setInputCrop (bool crop)
	フレームにflag cropを設定する。[【詳解】（英語］
CV_WRAP Model &	setInputSwapRB (bool swapRB)
	フレームのためのフラグ swapRB を設定する。[【詳解】（英語］
CV_WRAP void	setInputParams (double scale=1.0, const Size &size=Size(), const Scalar &mean=Scalar(), bool swapRB=false, bool crop=false)
	フレームの前処理パラメータの設定[【詳解】（英語］
CV_WRAP void	predict (InputArray frame, OutputArrayOfArrays outs) const
	blobが与えられるとinputフレームを作成し、入力blobを作成し、ネットを実行し、出力を返す。blobs.[【詳解】（英語］
CV_WRAP Model &	setPreferableBackend (dnn::Backend backendId)
CV_WRAP Model &	setPreferableTarget (dnn::Target targetId)
CV_DEPRECATED_EXTERNAL	operator Net & () const
Net &	getNetwork_ () const
Net &	getNetwork_ ()
Impl *	getImpl () const
Impl &	getImplRef () const

その他の継承メンバ
基底クラス cv::dnn::Model に属する継承限定公開変数類
Ptr< Impl >	impl

詳解

このクラスは，物体検出ネットワークの高レベルAPIを表します．

DetectionModel入力画像を前処理するためのパラメータを設定できます。DetectionModel学習された重みと設定を持つファイルからネットを作成し，前処理の入力を設定し，フォワードパスを実行して，検出結果を返します．対象DetectionModelSSD, Faster R-CNN, YOLO トポロジーがサポートされています。

構築子と解体子

DetectionModel() [1/2]

CV_WRAP cv::dnn::DetectionModel::DetectionModel	(	const String &	model,
		const String &	config = ""
	)

サポートされている形式のいずれかで表現されたネットワークから検出モデルを作成します。順番としてはmodelおよびconfig引数の順番は関係ありません。

引数

[in].	model	学習した重みを格納したバイナリファイル
[in].	config	テキストファイルにはネットワークの設定が格納されています。

DetectionModel() [2/2]

CV_WRAP cv::dnn::DetectionModel::DetectionModel

(

const Net &

network

)

深層学習ネットワークからモデルを作成します。

引数

[in].

network

Netオブジェクトを作成します。

関数詳解

detect()

CV_WRAP void cv::dnn::DetectionModel::detect	(	InputArray	frame,
		CV_OUT std::vector< int > &	classIds,
		CV_OUT std::vector< float > &	confidences,
		CV_OUT std::vector< Rect > &	boxes,
		float	confThreshold = 0.5f,
		float	nmsThreshold = 0.0f
	)

blobが与えられるとinputフレームを使用して、入力ブロブを作成し、ネットを実行して、検出結果を返します。

引数

[in].	frame	入力画像です。
[out].	classIds	結果の検出におけるクラスインデックス。
[out].	confidences	対応するコンフィデンスのセット
[out].	boxes	バウンディングボックスのセット
[in].	confThreshold	コンフィデンスによるボックスのフィルタリングに使用されるしきい値
[in].	nmsThreshold	非最大級の抑制に使われる閾値

setNmsAcrossClasses()

CV_WRAP DetectionModel & cv::dnn::DetectionModel::setNmsAcrossClasses

(

bool

value

)

nmsAcrossClasses のデフォルトは false で，関数内で非最大値抑制が使用される場合は，クラスごとに行われます．detect()関数の中で非最大抑制が使用される場合、クラスごとに行われます。この関数では、この動作を切り替えることができます。

引数

[in].

value

nmsAcrossClasses の新しい値

---

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• dnn/dnn.hpp