scores2label

예측 점수를 레이블로 변환

R2024a 이후

구문

labels = scores2label(scores,classNames)

labels = scores2label(scores,classNames,dim)

[labels,topScores] = scores2label(___)

설명

labels = scores2label(scores,classNames)는 채널 차원에서 최고 점수를 가진 레이블을 반환하여, 지정된 예측 점수를 해당 레이블로 변환합니다.

labels = scores2label(scores,classNames,dim)은 예측 점수의 채널 차원을 추가적으로 지정합니다.

[labels,topScores] = scores2label(___)은 위에 열거된 구문 중 하나를 사용하여 출력 레이블에 대응되는 점수도 반환합니다.

예제

사전 훈련된 신경망을 사용하여 영상 분류하기

사전 훈련된 SqueezeNet 신경망을 작업 공간에 불러옵니다.

[net,classNames] = imagePretrainedNetwork;

PNG 파일에서 영상을 읽어 들이고 분류합니다. 영상을 분류하기 위해 먼저 영상을 single형으로 변환합니다.

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

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

영상을 예측 레이블 및 그에 대응되는 점수와 함께 표시합니다.

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

입력 인수

scores — 예측 점수

숫자형 배열 | dlarray 객체

예측 점수로, 숫자형 배열 또는 dlarray 객체로 지정됩니다.

분류 신경망의 경우 출력 요소는 각 클래스의 점수에 대응됩니다. 점수 순서는 훈련 데이터의 범주 순서와 일치합니다. 예를 들어 categorical형 레이블 TTrain을 사용하여 신경망을 훈련시킬 경우 점수 순서는 categories(TTrain)에 의해 지정된 범주 순서와 일치합니다.

classNames — 클래스 이름

string형 배열 | categorical형 배열 | 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열

클래스 이름으로, string형 배열, categorical형 배열 또는 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열로 지정됩니다.

데이터형: string | cell | categorical

dim — 채널 차원

"auto" (디폴트 값) | 양의 정수

채널 차원으로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

• "auto" — classNames의 요소 개수에 따라 scores의 채널 차원을 자동으로 결정합니다. scores가 요소의 합이 1인 크기 numel(classNames)의 차원을 정확히 한 개 포함하는 경우 함수는 그 차원을 사용합니다. 그 외의 경우, 함수는 오류를 생성합니다.

• 양의 정수 — 지정된 차원을 채널 차원으로 사용합니다. 이 옵션은 scores가 크기 numel(classNames)의 차원을 여러 개 포함하는 경우 사용하십시오.

scores2label 함수는 지정된 차원에서 최고 점수를 찾습니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | char | string

출력 인수

labels — 최고 점수를 가진 레이블

categorical형 배열

scores의 채널 차원에서 최고 점수를 가진 레이블로, categorical형 배열로 반환됩니다.

topScores — 출력 레이블에 대응되는 점수

숫자형 배열 | dlarray 객체

출력 레이블에 대응되는 점수로, 숫자형 배열 또는 dlarray 객체로 반환됩니다.

이 인수는 scores와 동일한 데이터형과 형식을 가집니다.

확장 기능

C/C++ 코드 생성

MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• 코드 생성 시 다음 구문만 지원됩니다.

  • labels = scores2label(scores,classNames,dim)

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

GPU 코드 생성

GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• GPU 코드 생성 시 다음 구문만 지원됩니다.

  • labels = scores2label(scores,classNames,dim)

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

버전 내역

R2024a에 개발됨

참고 항목

dlnetwork | trainingOptions | trainnet | testnet | predict | minibatchpredict

도움말 항목

• Retrain Neural Network to Classify New Images
• 사전 훈련된 심층 신경망
• Deep Learning Data Formats