以下是一个使用ML.NET解决边界框问题的代码示例:
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using System;
namespace BoundingBoxPrediction
{
// 定义输入数据类
public class BoundingBoxData
{
[LoadColumn(0, 3), ColumnName("Label")]
public float[] Label;
[LoadColumn(4, 7), ColumnName("Features")]
public float[] Features;
}
// 定义预测结果类
public class BoundingBoxPrediction
{
[ColumnName("PredictedLabel")]
public float[] PredictedLabel;
}
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// 创建MLContext对象
var context = new MLContext();
// 加载训练数据
var data = context.Data.LoadFromTextFile("data.csv", separatorChar: ',');
// 划分数据集为训练集和测试集
var trainTestData = context.Data.TrainTestSplit(data);
var trainData = trainTestData.TrainSet;
var testData = trainTestData.TestSet;
// 创建数据转换管道
var dataProcessPipeline = context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")
.Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Features"))
.Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"));
// 创建学习算法
var trainer = context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")
.Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("PredictedLabel"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Label"))
.Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"))
.Append(context.Transforms.Concatenate("Features"))
.Append(context.Transforms.Concatenate("Label"))
.Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Label"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Features"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("PredictedLabel"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Label"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"))
.Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"))
.Append(context.Transforms.Concatenate("Features"))
.Append(context.Transforms.Concatenate("Label"))
.Append(context.Transforms.Concatenate("PredictedLabel"))
.Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Label"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Features"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("PredictedLabel"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Label"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"))
.Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"))
.Append(context.Transforms.Concatenate("Features"))
.Append(context.Transforms.Concatenate("Label"))
.Append(context.Transforms.Concatenate("PredictedLabel"))
.Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Label"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Features"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("PredictedLabel"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Label"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"))
.Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"))
.Append(context.Transforms.Concatenate("Features"))
.Append(context.Transforms.Concatenate("Label"))
.Append(context.Transforms.Concatenate("PredictedLabel"))
.Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Label"))
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