m基於yolov2深度學習的細胞檢測系統matlab模擬,帶GUI操作介面

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

基於YOLOv2的細胞檢測系統是一種利用深度學習技術，特別是卷積神經網路（CNN），對顯微鏡影像中的細胞進行自動定位和識別的計算機視覺應用。YOLO（You Only Look Once）是一種單階段的目標檢測演算法，其第二版（YOLOv2）在原版的基礎上進行了諸多改進，提高了檢測精度和速度。YOLOv2採用了Darknet-19作為其主幹網路，這是一種深度殘差網路（ResNet）變體，由19個卷積層組成。網路結構如下：

YOLOv2在主幹網路Darknet-19的基礎上，透過以下方式實現多尺度特徵提取和預測：

空間金字塔池化（SPP）：在主幹網路後新增一個空間金字塔池化層，提取不同尺度的特徵，增強模型對不同大小細胞的檢測能力。SPP透過在不同大小的網格上進行最大池化操作，生成多尺度特徵圖。

特徵金字塔網路（FPN）：YOLOv2透過上取樣主幹網路的深層特徵並與淺層特徵融合，構建特徵金字塔，實現多尺度目標檢測。

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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