- Ensure your data format works for training (Pascal VOC, COCO). Verify labels in Image Labeler.
- Choose a deep learning model for lane detection like FCN or U-Net from the Deep Learning Toolbox https://www.mathworks.com/products/deep-learning.html.
- Train the Model: Use the Deep Learning Toolbox to train your model on your data with line labels.
- Test It: Evaluate on new images using mIoU or Precision-Recall. you can refer to the examples: https://www.mathworks.com/help/driving/ref/laneboundarydetector.detect.html and https://www.mathworks.com/help/driving/ug/get-started-with-lidar-lane-detection-using-deep-learning.html
イメージラベラーで定義した"Line"の(ROI)ラインラベルを学習する方法を教えてください。
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私は画像から車線を検出・予測するために、イメージラベラーでLine(Polyline)のROIラベルを定義し学習データを作成しました。
この学習データから車線を学習して、新たな画像に対して車線を予測する方法を教えてください。
RectangleのROIラベルに対して学習するサイトはいくつか見つけましたが、Lineラベルに対する学習方法に関するサイトを見つけきれません。
よろしくお願いいたします。
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Risposte (1)
UDAYA PEDDIRAJU
il 12 Giu 2024
Hi Takao,
Great! Let's train a lane detection model using your Image Labeler line labels:
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