TorchSharpCatalog.ObjectDetection Método
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Sobrecargas
| ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ObjectDetectionTrainer+Options) |
Ajuste un modelo de detección de objetos. |
| ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32) |
Ajuste un modelo de detección de objetos. |
ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ObjectDetectionTrainer+Options)
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
Ajuste un modelo de detección de objetos.
public static Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2.ObjectDetectionTrainer ObjectDetection(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2.ObjectDetectionTrainer.Options options);static member ObjectDetection : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2.ObjectDetectionTrainer.Options -> Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2.ObjectDetectionTrainer<Extension()>
Public Function ObjectDetection (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, options As ObjectDetectionTrainer.Options) As ObjectDetectionTrainerParámetros
Catálogo de la transformación.
- options
- ObjectDetectionTrainer.Options
Conjunto completo de opciones avanzadas.
Devoluciones
Se aplica a
ObjectDetection(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32)
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
Ajuste un modelo de detección de objetos.
public static Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2.ObjectDetectionTrainer ObjectDetection(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, string labelColumnName = "Label", string predictedLabelColumnName = "PredictedLabel", string scoreColumnName = "Score", string boundingBoxColumnName = "BoundingBoxes", string predictedBoundingBoxColumnName = "PredictedBoundingBoxes", string imageColumnName = "Image", int maxEpoch = 10);static member ObjectDetection : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * string * string * string * string * string * string * int -> Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2.ObjectDetectionTrainer<Extension()>
Public Function ObjectDetection (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional predictedLabelColumnName As String = "PredictedLabel", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional boundingBoxColumnName As String = "BoundingBoxes", Optional predictedBoundingBoxColumnName As String = "PredictedBoundingBoxes", Optional imageColumnName As String = "Image", Optional maxEpoch As Integer = 10) As ObjectDetectionTrainerParámetros
Catálogo de la transformación.
- labelColumnName
- String
Nombre de columna de etiqueta. Debe ser un vector de tipo clave
- predictedLabelColumnName
- String
Nombre de columna de etiqueta de predicción de salida. Es un vector de tipo clave.
- scoreColumnName
- String
Nombre de la columna de puntuación de salida. Es un vector de float.
- boundingBoxColumnName
- String
Nombre de columna del cuadro de límite. Es un vector de float. Los valores deben estar en el orden x0 y0 x1 y1.
- predictedBoundingBoxColumnName
- String
Nombre de columna del cuadro de límite de salida. Es un vector de float. Los valores deben estar en el orden x0 y0 x1 y1.
- imageColumnName
- String
Nombre de columna que contiene los datos de la imagen. Es una imagen MLImage
- maxEpoch
- Int32
Cuántas épocas se van a ejecutar.