質問: automated drivingにて、独自データ・ネットワークの適用は可能でしょうか? automated driving toolboxにて、機械学習ツールと連携して進めたいと考えています。 1.独自のデータによる学習モデルの適用は可能でしょうか? ラベルデータのフォーマットや画像ファイル名には規則があるのでしょうか? 公開されているmask-rcnnなどを参考にしたtensorflowのpdモデルデータなどから使用可能でしょうか? 2.独自のネットワークを適用することは可能でしょうか? 例えば、フレームワークがtensorflow+kerasなら可能など
回答: 下記にご回答差し上げます。 1.独自のデータによる学習モデルの適用は可能でしょうか? ラベルデータのフォーマットや画像ファイル名には規則があるのでしょうか? 公開されているmask-rcnnなどを参考にしたtensorflowのpdモデルデータなどから使用可能でしょうか? ご自身のデータを使用した学習につきましてはr2020b時点ですとyolov2, ssdが公式にサポートされております。また、yolo v3の学習の例題も用意されております。mask rcnnについてはr2020b時点では公式サポートはございませんが、こちらにあるとおり、github上で公開されているmask rcnnのコードはございます。 2.独自のネットワークを適用することは可能でしょうか? 例えば、フレームワークがtensorflow+kerasなら可能など tensorflowなど他のフレームワークとの連携についてのご質問と理解いたしました。 他のフレームワークからのインポートはr2020b現在ですとcaffe, keras, onnxに対応しております。 https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/deep-learning-import-and-export.html そちらを経由してデータの取り込みを行っていただけます。