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# HA_DIGSIG
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## Hauptscriptfiles:
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- https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/RCNN_for_traficsigns.m
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(kann über parameter `dotraining` zum trainieren oder nur analysieren des RCNN-Netzes verwendet werden,
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ggf. kann das Training über parameter `doAugmentation` ohne oder mit Augmentation stattfinden (Schritt 1 bzw. 2 der Aufgabenstellung))
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- https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/Mokey_go_brrrr.m
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trainiert ein Netz zur Kategorie erkennung
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- test.m
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(liest ein image ein und wendet beide Netze darauf an)
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- https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/RCNN_for_traficsigns_stepthree.m
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Schritt drei der Aufgabenstellung
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(kann über parameter `dotraining` zum trainieren oder nur analysieren des RCNN-Netzes verwendet werden,
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## Tainierte Netze
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- RCNN_Schritt eins: https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/netDetectorResNet50.mat
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- RCNN_Schritt zwei: https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/netDetectorResNet50_2.mat
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- Alexnet schritt eins:
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- Alexnet schritt zwei: https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/DasNetz2uuuuuuaaaauauaauauauauaua.mat
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- RCNN Schritt drei: https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/netDetectorResNet50_stepthree.mat
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