Matlab 예제 Faster R-CNN 딥러닝을 사용한 객체 검출 질문

Question

https://kr.mathworks.com/help/deeplearning/ug/object-detection-using-faster-r-cnn-deep-learning.html위 링크의 예제를 실행해봤을 때 문제가 없었는데요.직접 라벨링한 이미지들을 훈련시켜서 해보고 싶어서 위 예제에서 doTraining 값을 true로 설정하고 새로 구한 이미지들을 라벨링한 값으로 훈련시키려고전처리 작업들은 쭉 잘 진행되다가이 부분에서 막히는데어떻게 해결해야할 지 모르겠습니다.trainFasterRCNNObjectDetector 라는 함수에서 발생하는 오류이구요. 신경망이 유효하지 않다는데..신경망은 resnet50을 사용해서 한 것인데 뭐가 문제인지 모르겠어요저랑 비슷한 문제로 사람들이 Matlab 커뮤니티에 올려놓은 질문들도 답변을 못 받고 있더군요ㅠ그리고 번외로이건 뭐가 문제인걸까요?ㅠㅠ

돌아온홍상수 · Answer

input size가 안맞다고 대놓고 뜨는데 에러 메세지 정도는 읽어봐야하지 않나요

붕붕이차차 · Answer

해결했습니다.https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/536331-change-object-detection-to-own-objects-fasterrcnn사진에 나오는 'boxdeltas'나 'rcnnClassification'등의 입력값을 직접 수정할 방법을 못 찾아서 해맸는데요.초반에 계층 만드는 함수 사용할 때lgraph = fasterRCNNLayers(inputSize,numClasses,anchorBoxes,featureExtractionNetwork,featureLayer);inputSize가 아니라..numClasses에 주목해야 되더라구요.훈련시키는 라벨링이미지 데이터에서 탐지 상자의 종류 개수 만큼을numClasses에 넣어줘야 되더군요.왜 그런진 정확히 모르겠는데매트랩 스태프 분이 'boxDeltas' and 'rcnnClassification'에 계층 제작 시 입력하는 클래스 개수가 영향을 준다합니다

Matlab 예제 Faster R-CNN 딥러닝을 사용한 객체 검출 질문

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