scores2label

Convertir las puntuaciones de predicción a etiquetas

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    Sintaxis

    labels = scores2label(scores,classNames)
    labels = scores2label(scores,classNames,dim)
    [labels,topScores] = scores2label(___)

    Descripción

    labels = scores2label(scores,classNames) convierte las puntuaciones de predicción especificadas a etiquetas devolviendo la etiqueta con la puntuación más alta en la dimensión del canal.

    ejemplo

    labels = scores2label(scores,classNames,dim) especifica además la dimensión del canal de las puntuaciones de predicción.

    [labels,topScores] = scores2label(___) también devuelve las puntuaciones que corresponden a las etiquetas de salida usando cualquiera de las sintaxis anteriores.

    Ejemplos

    contraer todo

    Abrir script en vivo

    Cargue una red neuronal SqueezeNet preentrenada en el área de trabajo.

    [net,classNames] = imagePretrainedNetwork;

    Lea una imagen de un archivo PNG y clasifíquela. Para clasificar la imagen, primero conviértala en el tipo de datos single.

    im = imread("peppers.png");
figure
imshow(im)

    Figure contains an axes object. The hidden axes object contains an object of type image.

    X = single(im);
scores = predict(net,X);
[label,score] = scores2label(scores,classNames);

    Muestre la imagen con la etiqueta predicha y la puntuación correspondiente.

    figure
imshow(im)
title(string(label) + " (Score: " + score + ")")

    Figure contains an axes object. The hidden axes object with title bell pepper (Score: 0.89394) contains an object of type image.

    Argumentos de entrada

    contraer todo

    Puntuaciones de predicción, especificadas como arreglo numérico u objeto dlarray.

    Para una red neuronal de clasificación, los elementos de la salida corresponden a las puntuaciones para cada clase. El orden de las puntuaciones coincide con el de las categorías de los datos de entrenamiento. Por ejemplo, si entrena la red neuronal con las etiquetas categóricas TTrain, el orden de las puntuaciones coincide con el de las categorías dadas por categories(TTrain).

    Nombres de clase, especificados como un arreglo de cadenas, un arreglo categórico o un arreglo de celdas de vectores de caracteres.

    Tipos de datos: string | cell | categorical

    Dimensión del canal, especificada como uno de estos valores:

    • "auto": determina automáticamente la dimensión del canal de scores dependiendo del número de elementos de classNames. Si scores contiene exactamente una dimensión de tamaño numel(classNames) que tiene elementos que suman uno, la función utiliza esa dimensión. De lo contrario, la función genera un error.

    • Entero positivo: usa la dimensión especificada como dimensión del canal. Use esta opción cuando scores contenga varias dimensiones de tamaño numel(classNames).

    La función scores2label busca las puntuaciones principales en la dimensión especificada.

    Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | char | string

    Argumentos de salida

    contraer todo

    Etiquetas con la puntuación más alta en la dimensión del canal de scores, devueltas como arreglo categórico.

    Puntuaciones que corresponden a las etiquetas de salida, devueltas como arreglo numérico u objeto dlarray.

    Este argumento tiene el mismo tipo de datos y formato que scores.

    Capacidades ampliadas

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    Historial de versiones

    Introducido en R2024a

    Consulte también

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