m基於Yolov2深度學習網路的螺絲檢測系統matlab模擬,帶GUI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（You Only Look Once version 2）深度學習網路的螺絲檢測系統，是一種高效的目標檢測方法，它在計算機視覺領域被廣泛應用，尤其適合於實時檢測和定點陣圖像中的螺絲等小型物體。YOLOv2相較於初代YOLO，在速度與精度上都有顯著提升，主要透過引入了一些關鍵的改進措施，如批標準化（Batch Normalization）、高解析度分類器、多尺度預測、以及使用新網路架構Darknet-19等。

YOLOv2將目標檢測視為迴歸問題，直接在單個神經網路中同時預測多個邊界框及其所屬類別的機率。其核心思想是將影像劃分為SxS個網格，每個網格負責檢測是否存在目標，並預測該目標的邊界框、類別機率以及置信度。YOLOv2的改進主要體現在以下幾個方面：

基於YOLOv2的螺絲檢測系統利用了深度學習的強大能力，透過上述機制在單個網路中實現了快速且準確的目標檢測。它不僅能夠實時處理影像，還能夠適應不同大小和形狀的目標，非常適合工業自動化中的螺絲檢測應用。

3.MATLAB核心程式

Folder              = fullfile(pwd, 'train');% 設定檢查點資料夾路徑
data                = load(fullfile(pwd, 'GT.mat'));% 載入儲存有標註資訊的 GroundTruth.mat 檔案
FACES               = data.gTruth;
FACES.imageFilename = fullfile(FACES.imageFilename);% 將影像檔案路徑與當前工作路徑拼接
 
 
 
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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