m基於yolov2深度學習的車輛檢測系統matlab模擬,帶GUI操作介面

我爱C编程發表於2024-04-07
YOLO深度學習MatlabGUI

1.演算法模擬效果

matlab2022a模擬結果如下：

2.演算法涉及理論知識概要

YOLOv2是一種基於深度學習的實時目標檢測演算法，由Joseph Redmon等人在論文《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》中提出。其主要特點是將影像識別任務視為一個迴歸問題，網路一次前向傳播就能預測出影像中所有目標的位置和類別。

網路結構： YOLOv2採用Darknet-19作為特徵提取網路，這是一種卷積神經網路(CNN)，能有效抽取影像的深層特徵。

網格劃分與Anchor Boxes： 將輸入影像劃分為SxS個網格，每個網格負責預測B個邊界框（anchor boxes）。對於每個網格單元，網路輸出T個類別機率（C類物體+C類背景）、B個邊界框的座標(x, y, w, h)以及每個框的置信度(confidence score)，表示框記憶體在物體且預測框準確的程度。公式表示為：

Confidence Score = IOU(pred_box, true_box) * Objectness Probability

其中IOU代表交併比，Objectness Probability是網路預測的框記憶體在物體的機率。

座標預測與歸一化： 邊界框座標預測使用相對座標，公式如下：

x, y：預測框中心相對於網格單元的偏移量，範圍[0, 1]。

w, h：預測框寬高相對於整幅影像寬高的比例，經過sigmoid啟用後同樣範圍在[0, 1]。

損失函式： YOLOv2採用了一種複合損失函式，包括位置誤差、分類誤差以及置信度誤差：

Localization Loss: 對於每個網格單元，只有當它包含ground truth box的中心時，才對其負責預測的邊界框計算定位誤差，通常採用L1或L2損失。

Confidence Loss: 包含物體的網格單元，其置信度損失是預測的置信度與真實IOU的交叉熵損失；不包含物體的網格單元，其置信度損失僅考慮背景類別的交叉熵損失。

Classification Loss: 對於每個預測框，使用softmax函式處理類別機率，並計算多分類交叉熵損失。

Batch Normalization： 在YOLOv2中廣泛使用批次歸一化層，加速訓練過程，提高模型效能。

Anchor Boxes最佳化： YOLOv2採用了K-means聚類方法最佳化預設錨框尺寸，使得錨框更好地匹配資料集中的物體形狀。

多尺度預測： YOLOv2透過在不同尺度的特徵圖上進行預測，提高了對不同尺寸目標的檢測能力。

3.MATLAB核心程式

sidx             = randperm(size(FACES,1));% 打亂資料集索引
idx              = floor(0.75 * length(sidx));% 將75%的資料用作訓練集
train_data       = FACES(sidx(1:idx),:);% 選取訓練集
test_data        = FACES(sidx(idx+1:end),:);% 選取測試集
% 影像大小
image_size       = [224 224 3];
num_classes      = size(FACES,2)-1;% 目標類別數量
anchor_boxes = [% 預定義的錨框大小
    43 59
    18 22
    23 29
    84 109
    ];
% 載入預訓練的 ResNet-50 模型
load mat\Resnet50.mat
 
% 用於目標檢測的特徵層
featureLayer = 'activation_40_relu';
% 構建 YOLOv2 網路
lgraph       = yolov2Layers(image_size,num_classes,anchor_boxes,Initial_nn,featureLayer);
 
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize', 8, ....
    'InitialLearnRate',1e-4, ...
    'MaxEpochs',200,...
    'CheckpointPath', Folder, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ExecutionEnvironment', 'gpu');% 設定訓練選項
% 訓練 YOLOv2 目標檢測器
[detector,info] = trainYOLOv2ObjectDetector(train_data,lgraph,options);
 
 
 
 
save model.mat detector

　　

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