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1.3 KiB
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HA_DIGSIG
Hauptscriptfiles:
- https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/RCNN_for_traficsigns.m
(kann über parameter
dotrainingzum trainieren oder nur analysieren des RCNN-Netzes verwendet werden, ggf. kann das Training über parameterdoAugmentationohne oder mit Augmentation stattfinden (Schritt 1 bzw. 2 der Aufgabenstellung)) - 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)
- https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/RCNN_for_traficsigns_stepthree.m
Schritt drei der Aufgabenstellung
(kann über parameter
dotrainingzum 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: https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/netDetectorResNet50_stepthree.mat