adb.study/HA_DIGSIG
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README.md
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@ -1,16 +1,24 @@
# HA_DIGSIG
## Hauptscriptfiles:
- RCNN_for_traficsigns.m
- https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/RCNN_for_traficsigns.m
(kann über parameter `dotraining` zum trainieren oder nur analysieren des RCNN-Netzes verwendet werden,
ggf. kann das Training über parameter `doAugmentation` ohne oder mit Augmentation stattfinden (Schritt 1 bzw. 2 der Aufgabenstellung))
- https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/DasNetz2uuuuuuaaaauauaauauauauaua.mat
- https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/Mokey_go_brrrr.m
trainiert ein Netz zur Kategorie erkennung
- test.m
(liest ein image ein und wendet beide Netze darauf an)
- RCNN_for_traficsigns_stepthree.main
- https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/RCNN_for_traficsigns_stepthree.m
Schritt drei der Aufgabenstellung
(kann über parameter `dotraining` zum trainieren oder nur analysieren des RCNN-Netzes verwendet werden,
## Tainierte Netze
- RCNN_Schritt eins: https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/netDetectorResNet50.mat
- RCNN_Schritt zwei: https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/netDetectorResNet50_2.mat
- Alexnet schritt eins:
- Alexnet schritt zwei: https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/DasNetz2uuuuuuaaaauauaauauauauaua.mat
- RCNN Schritt drei: