KazuyaR-CNNを用いて物体検出を行いたいと考えています。以下のCNNの層構造において15層目のプロパティ、およびclassは以下のようになっています。学習データのクラス名は以下のようになっています。ネットワークに学習データ内のオブジェクトを分類させるための学習を実行中"において下記のようなエラーが出てしまいました。クラス名は、学習データのクラス名と一致しなければなりません。学習データのラベルです。0.3]);上記のようなエラーが出てしまい、実行できません。どのように改善を行えばよいのでしょうか。Clipboardダミーデータでもよいので、同様のエラーのでるデータを添付いただけないでしょうか。ClipboardtrainRCNN.mlxご回答ありがとうございます。エラーの出たプログラムファイルを添付いたしました。Clipboardありがとうございます。すいません、コードではなくて、データのほうです。そのままのデータではなくてもよいので、練習用やダミーデータがあればそちらを添付していただけますか。(ダミー)データがあったうえで、考えるほうが具体的なコメントができると思います。Clipboarddata.matnet.matご回答ありがとうございます。データ(data.mat)を添付いたしました。Clipboardデータを送っていただきありがとうございました。私も同じエラーが出ました。layer自体も正しく構築できてそうですし、layerの分類層ののクラス名とグランドトゥルースデータのクラス名も一致してそうです。R-CNNよりは、YOLOのほうが圧倒的に高速で、精度も良いので、一度YOLOで同じことができないか試されてはいかがでしょうか。手法が異なっているので、同じエラーは出ないと思います。お力になれず申し訳ございません。0.3]);と実行するとどうなるでしょう。ClipboardKazuya様ご指摘ありがとうございます。上記の方法で試したところ、うまく実行することができました。Yoshino様、Kazuya様ありがとうございました。Clipboardこちらに回答として転記しておきます。無いのが原因の様です。新しいものするとエラーは解決します。Clipboardまずは、こちらをご参考にしてみては如何でしょうか?https://jp.mathworks.com/help/vision/examples/object-detection-using-deep-learning.html#DeepLearningRCNNObjectDetectionExample-7あとは、作成したネットワークの整合性チェックをディープネットワークデザイナーから行えます。