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。

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。

Answer 1

[UDAYA PEDDIRAJU]

Hi Takao,

Great! Let's train a lane detection model using your Image Labeler line labels:

1. Ensure your data format works for training (Pascal VOC, COCO). Verify labels in Image Labeler.
2. 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.
3. Train the Model: Use the Deep Learning Toolbox to train your model on your data with line labels.
4. 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