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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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% 训练Faster R-…目录
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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% 训练Faster R-CNN目标检测器
[detector, info] trainFasterRCNNObjectDetector(trainingData,lgraph,options,NegativeOverlapRange,[0 0.3],PositiveOverlapRange,[0.6 1]);
% 在测试集上进行检测
figure;
for i 1:12isubplot(3,4,i); I imread(test_Tbl0.imageFilename{i});I imresize(I,In_layer_Size(1:2));[bboxes,scores] detect(detector,I);if isempty(bboxes)0I1 insertObjectAnnotation(I,rectangle,bboxes,scores);elseI1 I;endimshow(I1)
end
% 绘制精度-召回曲线并显示AP值
figure
plot(recall,precision,-r,...LineWidth,1,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.9,0.0]);
xlabel(Recall)
ylabel(Precision)
grid on
title(sprintf(识别率 %.2f, ap))
0033
4.算法理论概述 车辆检测是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向它在交通管理、智能驾驶和安防等领域具有广泛的应用。Faster R-CNN是一种常用的目标检测算法结合了深度学习和区域建议技术能够高效地检测出图像中的车辆目标。
1、数学原理 Faster R-CNN是一种基于深度学习的目标检测算法由Ross Girshick等人在2015年提出。它的核心思想是引入区域建议网络Region Proposal NetworkRPN来生成候选区域并结合Fast R-CNN来进行目标分类和边界框回归。通过端到端的训练Faster R-CNN能够在一张图像中高效地检测出多个不同类别的目标。
RPN网络 RPN是Faster R-CNN的核心组件之一用于生成候选区域Region Proposal。RPN通过滑动窗口在特征图上提取多个不同尺度的锚框Anchor对每个锚框进行分类和回归预测。其中分类预测用于判断锚框是否含有目标回归预测用于修正锚框的位置使其更准确地覆盖目标。RPN的数学原理可以描述为
输入特征图F其中每个像素点对应于原始图像的一个区域。 输出每个锚框的分类得分是否含有目标和位置调整量。 具体来说对于每个锚框iRPN将特征图F中的对应区域作为输入通过两个全连接层一个用于分类一个用于回归得到分类得分p_i和位置调整量t_i p_i P_cls(F_i) t_i P_reg(F_i)
其中P_cls和P_reg分别是分类和回归的全连接层F_i是特征图中对应锚框i的区域。
Fast R-CNN分类和回归 在RPN生成的候选区域基础上Faster R-CNN引入Fast R-CNN网络来进行目标的最终分类和边界框回归。 Fast R-CNN的数学原理与Faster R-CNN之前的版本相同可以表示为
输入候选区域R_i对应于原始图像的一个目标区域。 输出目标类别的分类概率p_i和边界框回归的位置调整量t_i。 具体来说Fast R-CNN将候选区域R_i作为输入通过多个卷积和全连接层提取特征并在最后的全连接层上得到分类概率p_i和位置调整量t_i p_i P_cls(R_i) t_i P_reg(R_i)
其中P_cls和P_reg分别是分类和回归的全连接层。
2、实现过程 基于Faster R-CNN深度学习网络的车辆检测算法的实现过程主要包括以下几个步骤数据准备、网络构建、训练和测试。下面将详细介绍每个步骤
数据准备 首先需要准备车辆检测的训练数据和测试数据。训练数据包括带有标签的图像样本标签中包含每个目标的类别和边界框信息。测试数据是用于评估算法性能的图像样本不需要标签信息。
网络构建 构建Faster R-CNN网络包括RPN网络和Fast R-CNN网络。在MATLAB中可以使用Deep Learning Toolbox提供的函数来构建网络例如imageInputLayer、convolution2dLayer、fullyConnectedLayer等。 在构建RPN网络时通常采用VGG16或ResNet等预训练的卷积神经网络作为特征提取器然后在其基础上添加RPN层和全连接层。
训练 使用准备好的训练数据对Faster R-CNN网络进行训练。在训练过程中通过计算分类损失和回归损失来更新网络参数使得网络能够准确地检测出车辆目标。 可以使用MATLAB的trainFasterRCNNObjectDetector函数来进行训练该函数将训练图像、标签和网络结构作为输入同时可以设置训练参数例如学习率、迭代次数等。
测试 使用准备好的测试数据对训练好的Faster R-CNN网络进行测试。通过将测试图像输入到网络中获取每个目标的类别和边界框信息。然后可以将检测结果与真实标签进行比较评估算法的性能。MATLAB中可以使用detect函数对图像进行目标检测输出每个目标的边界框和得分。
5.算法完整程序工程
OOOOO
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