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- Propiedades específicas de las variables de tipo aiNeuralNetworkModel
aiNeuralNetworkModel (Tipo de variable)
El tipo aiNeuralNetworkModel define las características avanzadas de una red neuronal utilizada por la función AIDetectModel. Las características de esta red neuronal se pueden definir y cambiar mediante diferentes propiedades WLanguage. Observación: Para obtener más información sobre la declaración de este tipo de variable y el uso de propiedades WLanguage, consulte Declarar una variable.
// Image declaration
MyImage is Image
MyImage = IMG_Test
// Declare a model
MyAINNModel is aiNeuralNetworkModel
MyAINNModel.Configuration = "MyModel.cfg"
MyAINNModel.TrainedWeights = "MyModel.weights.pb"
MyAINNModel.PixelScaleFactor = 1.0
// Caution: the X and Y dimensions depend on the model.
// If the specified dimensions do not match the model,
// AIDetectModel returns an error.
MyAINNModel.XDimension = 300
MyAINNModel.YDimension = 300
MyAINNModel.AverageIntensityR = 104
MyAINNModel.AverageIntensityG = 117
MyAINNModel.AverageIntensityB = 113
MyAINNModel.RGBColor = True
myMatrixArray is array of 1 array of 1 by 1 by 200 by 7 real
// Run model
myMatrixArray = AIDetectModel(MyAINNModel, MyImage)
Observaciones Propiedades específicas de las variables de tipo aiNeuralNetworkModel Las siguientes propiedades pueden utilizarse para manipular un modelo de red neuronal: | | | | Nombre de la propiedad | Tipo utilizado | Efecto |
|---|
| AverageIntensityB | Integro | Intensidad media del color azul (B) de los datos de entrenamiento. Esta propiedad es opcional. | | AverageIntensityG | Integro | Intensidad media del color verde (G) de los datos de entrenamiento. Esta propiedad es opcional. | | AverageIntensityR | Integro | Intensidad media del color rojo (R) de los datos de entrenamiento. Esta propiedad es opcional. | | Configuración | Cadena de caracteres | Ruta completa del archivo que contiene la configuración del modelo. Observación: Los tipos de configuración posibles son: - Caffe: *.prototxt
- Tensorflow: *.pbtxt
- Darknet: *.cfg
| | OutputLayerName | Cadena de caracteres | Nombre de la capa de la red neuronal de salida. | | PixelScaleFactor | Real | Se utiliza escalar los valores de los pixeles. El valor predeterminado es 1,0 (sin escalado). | | RGBColor | booleano | - True si las imágenes proporcionadas están codificadas en formato RGB. En este caso, la conversión a la codificación BGR se hará automáticamente.
- False (valor predeterminado) si las imágenes proporcionadas están codificadas en formato BGR.
Esta propiedad es opcional. | | TrainedWeights | Character string | Ruta completa del archivo que contiene los pesos entrenados del modelo. Observación: Los posibles tipos de pesos son: - Caffe: *.caffemodel
- Tensorflow: *.pb
- Darknet: *.weights
- Open Neural Network Exchange (ONNX): *.onnx
| | XDimension | Integro | Tamaño de la imagen requerido por el modelo: Valor de X. De forma predeterminada, esta propiedad corresponde al ancho de la imagen. | | YDimension | Integro | Tamaño de la imagen requerido por el modelo: Valor de Y. De forma predeterminada, esta propiedad corresponde a la altura de la imagen. |
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