cv::dnn::DetectionModel クラス

このクラスは物体検出ネットワークの高レベルAPIを表す。 続き...

#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>

Collaboration diagram for cv::dnn::DetectionModel:

公開メンバ関数
	DetectionModel ()
	DetectionModel (const Net &network)
	ディープラーニングのネットワークからモデルを作成する。
	DetectionModel (CV_WRAP_FILE_PATH const String &model, CV_WRAP_FILE_PATH 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生成する。model と config 引数の順序は問わない。
void	detect (InputArray frame, std::vector< int > &classIds, std::vector< float > &confidences, std::vector< Rect > &boxes, float confThreshold=0.5f, float nmsThreshold=0.0f)
	input フレームを与えると、入力blobを生成し、ネットワークを実行して検出結果を返す。
bool	getNmsAcrossClasses ()
	nmsAcrossClassesのゲッター。この変数はデフォルトでfalseであり、detect() 関数の実行中にnon max suppressionが使われる場合、クラスごとにのみ処理する。
DetectionModel &	setNmsAcrossClasses (bool value)
	nmsAcrossClassesはデフォルトでfalseであり、detect() 関数の実行中にnon max suppressionが使われる場合、クラスごとに処理する。この関数を使うとこの挙動を切り替えられる。
Public Member Functions inherited from cv::dnn::Model
	Model ()
	Model (const Model &)=default
	Model (const Net &network)
	ディープラーニングのネットワークからモデルを作成する。
	Model (CV_WRAP_FILE_PATH const String &model, CV_WRAP_FILE_PATH 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ディープラーニングのネットワークからモデルを作成する。model と config 引数の順序は問わない。
	Model (Model &&)=default
Model &	enableWinograd (bool useWinograd)
Impl *	getImpl () const
Impl &	getImplRef () const
Net &	getNetwork_ ()
Net &	getNetwork_ () const
	operator Net & () const
Model &	operator= (const Model &)=default
Model &	operator= (Model &&)=default
void	predict (InputArray frame, OutputArrayOfArrays outs) const
	input フレームを与え、入力blobを作成し、netを実行して出力 blobs を返す。
Model &	setInputCrop (bool crop)
	フレームに対するcropフラグを設定する。
Model &	setInputMean (const Scalar &mean)
	フレームに対する平均値を設定する。
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を設定する。
Model &	setInputScale (const Scalar &scale)
	フレームのscalefactor値を設定する。
Model &	setInputSize (const Size &size)
	フレームの入力サイズを設定する。
Model &	setInputSize (int width, int height)
Model &	setInputSwapRB (bool swapRB)
	フレームのフラグswapRBを設定する。
Model &	setOutputNames (const std::vector< String > &outNames)
	フレームの出力名を設定する。
Model &	setPreferableBackend (dnn::Backend backendId)
Model &	setPreferableTarget (dnn::Target targetId)

Additional Inherited Members
Protected Attributes inherited from cv::dnn::Model
Ptr< Impl >	impl

詳細説明

このクラスは物体検出ネットワークの高レベルAPIを表す。

DetectionModel を使うと、入力画像の前処理用の引数を設定できる。DetectionModel は学習済みの重みと設定を含むファイルからネットワークを生成し、入力の前処理を設定して順伝播を実行し、検出結果を返す。DetectionModel ではSSD、Faster R-CNN、YOLOのトポロジーがサポートされている。

構築子と解体子の詳解

DetectionModel() [1/3]

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

Python:
	cv.dnn.DetectionModel(	model[, config]	) ->	<dnn_DetectionModel object>
	cv.dnn.DetectionModel(	network	) ->	<dnn_DetectionModel object>

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生成する。model と config 引数の順序は問わない。

引数

[in]	model	学習済みの重みを格納したバイナリファイル。
[in]	config	ネットワーク構成を記述したテキストファイル。

DetectionModel() [2/3]

cv::dnn::DetectionModel::DetectionModel

(

const Net &

network

)

Python:
	cv.dnn.DetectionModel(	model[, config]	) ->	<dnn_DetectionModel object>
	cv.dnn.DetectionModel(	network	) ->	<dnn_DetectionModel object>

ディープラーニングのネットワークからモデルを生成する。

引数

[in]

network

Net オブジェクト。

DetectionModel() [3/3]

cv::dnn::DetectionModel::DetectionModel

(

)

Python:
	cv.dnn.DetectionModel(	model[, config]	) ->	<dnn_DetectionModel object>
	cv.dnn.DetectionModel(	network	) ->	<dnn_DetectionModel object>

メンバ関数詳解

detect()

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

Python:
	cv.dnn.DetectionModel.detect(	frame[, confThreshold[, nmsThreshold]]	) ->	classIds, confidences, boxes

input フレームを与えると、入力blobを生成し、ネットワークを実行して検出結果を返す。

引数

[in]	frame	入力画像。
[out]	classIds	検出結果におけるクラスのインデックス。
[out]	confidences	対応する信頼度の集合。
[out]	boxes	バウンディングボックスの集合。
[in]	confThreshold	信頼度でボックスをフィルタリングするために使うしきい値。
[in]	nmsThreshold	non maximum suppression（非最大抑制）で使うしきい値。

getNmsAcrossClasses()

bool cv::dnn::DetectionModel::getNmsAcrossClasses

(

)

Python:
	cv.dnn.DetectionModel.getNmsAcrossClasses(		) ->	retval

nmsAcrossClassesのゲッター。この変数はデフォルトでfalseであり、detect() 関数の実行中にnon max suppressionが使われる場合、クラスごとにのみ処理する。

setNmsAcrossClasses()

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

(

bool

value

)

Python:
	cv.dnn.DetectionModel.setNmsAcrossClasses(	value	) ->	retval

nmsAcrossClassesはデフォルトでfalseであり、detect() 関数の実行中にnon max suppressionが使われる場合、クラスごとに処理する。この関数を使うとこの挙動を切り替えられる。

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:

• opencv2/dnn/dnn.hpp