この他にいくつかのタイプのデータ拡張をサポートします。それらの中から選択することは、経験的解析が必要であり、別のレベルのハイパーパラメーター調整です。使用して学習データとデータ拡張の選択を組み合わせます。学習データのバッチを読み取り、データ拡張を適用し、拡張されたデータを学習アルゴリズムに送信します。使用して学習を開始します。ない場合は、事前学習済みのネットワークを読み込みます。メモリがこれより少ない場合、メモリ不足が発生する可能性があります。設定してみてください。ハードウェアによっては、さらに時間がかかる場合があります。イメージ上で学習済みのネットワークを実行します。net);結果を表示します。トゥルースを比較します。トゥルースと異なる領域を強調表示しています。セグメンテーションの結果は適切にオーバーラップしてます。歩行者や車のような小さいオブジェクトはそれほど正確ではありません。メトリクスを使用して測定できます。メトリクスでは視覚的な結果を確認できます。スコアは高く、一方で歩行者や自動車などのクラスのスコアは低くなります。スコアなどがあります。使用して、イメージのセグメント化中のメモリ使用量を削減します。メモリの量に応じて増減させることができます。オブジェクトとして返します。パラメーターで指定された場所にあるディスクに書き込まれます。メトリクスを測定します。イメージに関するさまざまなメトリクスを返します。パフォーマンスに関する大まかな概要を示します。使用してクラスごとのメトリクスを検査します。クラスと同じようにうまくセグメント化されていないことを示しています。少数しか存在しないクラスのサンプルが多く含まれているデータが追加されることで、結果が改善する可能性があります。ファイルとして添付されています。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。