adb.study/HA_DIGSIG
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065f3d2bd1
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2023-01-08 10:39:49 +01:00
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221025_Projektdurchfuhrung_Teil_1TrafficSign.pdf Add Aufgabenstellung 2023-01-06 09:12:52 +00:00
221205_Projektdurchfuhrung_Teil_2_TraficSign_Variante_RCNN.pdf Add Aufgabenstellung 2023-01-06 09:12:52 +00:00
alex_test.m addidtions from Reini1001 (second part of test - Alexnet) 2023-01-08 09:32:08 +00:00
augmentData.m add data 2023-01-04 15:04:02 +01:00
DasNetz2uuuuuuaaaauauaauauauauaua.mat add alexnet-file 2023-01-08 10:39:49 +01:00
func_groundTruthFromLabelPic.m add data 2023-01-04 15:04:02 +01:00
func_setupData.m add data 2023-01-04 15:04:02 +01:00
helperSanitizeBoxes.m add data 2023-01-04 15:04:02 +01:00
netDetectorResNet50_2.mat add data 2023-01-04 15:04:02 +01:00
netDetectorResNet50.mat add data 2023-01-04 15:04:02 +01:00
preprocessData.m add data 2023-01-04 15:04:02 +01:00
RCNN_for_traficsigns.m add data 2023-01-04 15:04:02 +01:00
README.md Update 'README.md' 2023-01-06 09:11:49 +00:00
test.m Update test.m to use alex_test 2023-01-08 09:33:12 +00:00

README.md

HA_DIGSIG

Hauptscriptfiles:

  • 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))
  • test.m (liest ein image ein und wendet das Netz darauf an)