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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
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load yolov2.mat% 加载训练好的…目录
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2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
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load yolov2.mat% 加载训练好的目标检测器
img_size [224,224];
imgPath test/; % 图像库路径
imgDir dir([imgPath *.jpg]); % 遍历所有jpg格式文件
cnt 0;
for i 1:10 % 遍历结构体就可以一一处理图片了ifigureimg imread([imgPath imgDir(i).name]); %读取每张图片 I imresize(img,img_size(1:2));[bboxes,scores] detect(detector,I,Threshold,0.15);idx find(scores0.3);bboxes2bboxes(idx,:);scores2scores(idx);if ~isempty(scores2) % 如果检测到目标I insertObjectAnnotation(I,rectangle,bboxes2,scores2,LineWidth1);% 在图像上绘制检测结果endimshow(I, []); % 显示带有检测结果的图像pause(0.01);% 等待一小段时间使图像显示更流畅end
98 4.算法理论概述 近年来深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果特别是在目标检测任务中。YOLOYou Only Look Once系列算法作为其中的代表以其高效和实时的性能受到广泛关注。YOLOv2作为YOLO的改进版通过一系列优化策略进一步提升了检测精度和速度。本文将详细介绍基于YOLOv2深度学习网络的车辆行人检测算法的原理包括网络结构、训练策略、损失函数等关键部分并用数学公式进行严谨表达。
YOLOv2网络结构 YOLOv2的网络结构主要由三部分组成Darknet-19特征提取网络、多尺度预测和锚框anchor boxes机制。
Darknet-19 Darknet-19是一个包含19个卷积层和5个最大池化层的深度卷积神经网络用于从输入图像中提取特征。与VGG等网络相比Darknet-19具有更少的计算量和更高的性能。
多尺度预测 YOLOv2采用了多尺度预测策略通过在不同尺度的特征图上进行检测提高了对不同大小目标的检测能力。具体来说网络将输入图像划分为SxS的网格每个网格预测B个锚框每个锚框预测目标的边界框bounding box、置信度confidence score和类别概率class probabilities。
锚框机制 YOLOv2引入了锚框机制通过预设一组不同大小和宽高比的锚框使得网络更容易学习目标的形状。在训练过程中网络通过计算锚框与真实边界框的交并比IoU来确定正样本和负样本从而进行有监督的学习。
训练策略 YOLOv2的训练策略包括多尺度训练、批量归一化、高分辨率分类器微调等。这些策略有助于提高网络的泛化能力和检测精度。
多尺度训练 多尺度训练是指在网络训练过程中不断改变输入图像的尺寸使得网络能够适应不同大小的目标。这种策略有助于提高网络的鲁棒性和泛化能力。
批量归一化 批量归一化是一种有效的正则化技术通过在每个批量的数据上进行归一化处理减少了网络对初始权重的敏感性加速了网络的收敛速度。
高分辨率分类器微调 YOLOv2首先在ImageNet数据集上预训练一个高分辨率的分类器然后在检测任务上进行微调。这种策略使得网络能够更好地提取图像特征从而提高检测精度。 基于YOLOv2深度学习网络的车辆行人检测算法通过引入一系列优化策略实现了高效、实时的目标检测。该算法在车辆行人检测任务中表现出色具有广泛的应用前景。未来研究方向包括进一步优化网络结构、提高检测精度和速度、降低计算复杂度等。
5.算法完整程序工程
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