Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
Назад | Вперед | Содержание
Семантическое сегментирование
Запустите программу с помощью --help, чтобы увидеть полный список опций - некоторые из них специфичны для segNet:
--network изменяет модель сегментации, используемую (см. доступные сети)--visualize принимает режимы mask и/или overlay (по умолчанию overlay)--alpha устанавливает значение альфа-смешивания для накладки (по умолчанию 120)--filter-mode принимает режимы point или linear выборки (по умолчанию linear)Ниже приведены некоторые типичные сценарии запуска программы - см. этот список для доступных моделей.#### C++
$ ./segnet --network=<model> csi://0 # MIPI CSI камера
$ ./segnet --network=<model> /dev/video0 # V4L2 камера
$ ./segnet --network=<model> /dev/video0 output.mp4 # сохранение в видеофайл
$ ./segnet.py --network=<model> csi://0 # MIPI CSI камера
$ ./segnet.py --network=<model> /dev/video0 # V4L2 камера
$ ./segnet.py --network=<model> /dev/video0 output.mp4 # сохранение в видеофайл
```> **Примечание**: для примеров камер, которые можно использовать, см. следующие разделы Jetson Wiki:
> - Nano: [`https://eLinux.org/Jetson_Nano#Cameras`](https://elinux.org/Jetson_Nano#Cameras)
> - Xavier: [`https://eLinux.org/Jetson_AGX_Xavier#Ecosystem_Products_.26_Cameras`](https://elinux.org/Jetson_AGX_Xavier#Ecosystem_Products_.26_Cameras)
> - TX1/TX2: наборы инструментов разработчика включают встроенный модуль сенсора MIPI CSI (0V5693)
>
#### Визуализация
В окне OpenGL отображается поток камеры в реальном времени с накладкой результатов сегментации, а также твердым сегментированным масками для ясности. Вот несколько примеров использования с [разными моделями](segnet-console-2.md#доступные-предобученные-модели-сегментации), которые доступны для использования:
``` bash
# C++
$ ./segnet --network=fcn-resnet18-mhp csi://0
# Python
$ ./segnet.py --network=fcn-resnet18-mhp csi://0
``` bash
# C++
$ ./segnet --network=fcn-resnet18-sun csi://0
# Python
$ ./segnet.py --network=fcn-resnet18-sun csi://0
```
``` bash
# C++
$ ./segnet --network=fcn-resnet18-deepscene csi://0
# Python
$ ./segnet.py --network=fcn-resnet18-deepscene csi://0
```
Пожалуйста, экспериментируйте с различными моделями и разрешениями для внутренних и внешних сред.
##Далее | Определение поз с PoseNet
Назад | Сегментация изображений с помощью командной строки
© 2016-2019 NVIDIA | Содержание
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Опубликовать ( 0 )