matlab使用Alexnet识别高速路牌

2023-10-07 10:10

本文主要是介绍matlab使用Alexnet识别高速路牌,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一个经典的迁移学习案例,Alexnet本身需要下载,下载需要注册matlab账号,当然网上也有这个模型,随便下。

doc Alexnet doc trainFasterRCNNObjectDetector

就能查到官网提供的案例信息。

网上也有相关的案例可以参考,主要参考这两个:

MATLAB2017a使用FasterRcnn目标检测训练及其测试流程_不知名的小咸鱼的博客-CSDN博客_matlab目标检测

MATLAB2018b使用自己的数据训练faster-RCNN步骤及报错解决_是江姑娘呀-CSDN博客

当然实际使用肯定会有bug,需要慢慢调。

只要注意整体的格式,就行。运行的时候比较占内存。

clc
clear all
load('alexnet.mat',"net")image = imageDatastore('C:\Users\1\Desktop\matlab_test_net',...
'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
layersTransfer=net.Layers(1:end-3);numClasses = numel(categories(image.Labels));layers = [layersTransferfullyConnectedLayer(numClasses,'WeightLearnRateFactor',20,'BiasLearnRateFactor',20)softmaxLayerclassificationLayer];options = trainingOptions('sgdm', ...'MiniBatchSize',5, ...'MaxEpochs',20, ...'InitialLearnRate',0.0001);netTransfer = trainNetwork(image,layers,options)

 这块基本都是默认,改个照片存储路径就行,注意img是照片格式。

test= load('F:/xunlian/test.mat');     %it is not necessary
options = trainingOptions('sgdm', ...    
'InitialLearnRate', 1e-5, ...
'MaxEpochs', 20, ...                     %twenty times  训练深度不是越多效果越好,有可能适得其反,
'CheckpointPath', tempdir);
layer=netTransfer.Layers%这里输入的tsst不对,应该是一组数组,不是一个mat数。
naq = readtable('test_table_youdian.xls')%使用table 组合出数据,而不是从外部导入%naqq=table(test.gTruth.DataSource.Source,)
%对这个naq进行处理file = [] ;
aaa = test.gTruth.LabelData.biaozhi;
for i =1:30file2=[file;test.gTruth.DataSource.Source{i}];%table2array(test.gTruth.LabelData(2,1))end
file=naq.imageFilename;
naqqq=table(file,aaa)

这一块数据类型主要做成table型,

有两种方法 一种是从mat文件中提出数据然后table()组合

还有一种就是readtable()读excel中的数据,看你个人情况选择。

这里面的数据其实是,路径和切割的点

训练需要一些时间(补充一个重点,需要加一个backgroud文件夹,因为这个模型本质是个分类模型,至少要二分类也就是有两个数据集,假如遇到这个报错,参考上一个博客)

 之后将这个detector另存为mat格式

之后就是测试

img=imread("图片.jpg")
load('wangluo.mat')
[bbox,score,label] = detect(detector,img);
index = find(score>0.8);
bbox = bbox(index,:);
score = score(index,:);
label = label(index,:);
img = insertObjectAnnotation(img,'Rectangle',bbox,score);
img = insertShape(img,'Rectangle',bbox);
imshow(img)

测试图像如下所示:

很粗糙,但好在简单,方便,快。。。。。。

凑合用就行了,发论文就别想了。 

这篇关于matlab使用Alexnet识别高速路牌的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/157664

相关文章

vue使用docxtemplater导出word

《vue使用docxtemplater导出word》docxtemplater是一种邮件合并工具,以编程方式使用并处理条件、循环,并且可以扩展以插入任何内容,下面我们来看看如何使用docxtempl... 目录docxtemplatervue使用docxtemplater导出word安装常用语法 封装导出方

Linux换行符的使用方法详解

《Linux换行符的使用方法详解》本文介绍了Linux中常用的换行符LF及其在文件中的表示,展示了如何使用sed命令替换换行符,并列举了与换行符处理相关的Linux命令,通过代码讲解的非常详细,需要的... 目录简介检测文件中的换行符使用 cat -A 查看换行符使用 od -c 检查字符换行符格式转换将

使用Jackson进行JSON生成与解析的新手指南

《使用Jackson进行JSON生成与解析的新手指南》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Jackson进行JSON生成与解析处理,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录1. 核心依赖2. 基础用法2.1 对象转 jsON(序列化)2.2 JSON 转对象(反序列化)3.

使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器

《使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器》:本文主要介绍如何使用Python快速搭建本地HTTP服务器,轻松实现一键HTTP文件共享,同时结合二维码技术,让访问更简单,感兴趣的小伙伴可以了... 目录1. 概述2. 快速搭建 HTTP 文件共享服务2.1 核心思路2.2 代码实现2.3 代码解读3.

Elasticsearch 在 Java 中的使用教程

《Elasticsearch在Java中的使用教程》Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,基于ApacheLucene构建,能够实现实时数据的存储、搜索、和分析,它广泛应用于全文... 目录1. Elasticsearch 简介2. 环境准备2.1 安装 Elasticsearch2.2 J

使用C#代码在PDF文档中添加、删除和替换图片

《使用C#代码在PDF文档中添加、删除和替换图片》在当今数字化文档处理场景中,动态操作PDF文档中的图像已成为企业级应用开发的核心需求之一,本文将介绍如何在.NET平台使用C#代码在PDF文档中添加、... 目录引言用C#添加图片到PDF文档用C#删除PDF文档中的图片用C#替换PDF文档中的图片引言在当

Java中List的contains()方法的使用小结

《Java中List的contains()方法的使用小结》List的contains()方法用于检查列表中是否包含指定的元素,借助equals()方法进行判断,下面就来介绍Java中List的c... 目录详细展开1. 方法签名2. 工作原理3. 使用示例4. 注意事项总结结论:List 的 contain

C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例

《C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例》在软件开发中,高效处理大数据量是一个常见且具有挑战性的任务,SQLite因其零配置、嵌入式、跨平台的特性,成为许多开发者的首选数据库,本文将深入探... 目录前言准备工作数据实体核心技术批量插入:从乌龟到猎豹的蜕变分页查询:加载百万数据异步处理:拒绝界面

Android中Dialog的使用详解

《Android中Dialog的使用详解》Dialog(对话框)是Android中常用的UI组件,用于临时显示重要信息或获取用户输入,本文给大家介绍Android中Dialog的使用,感兴趣的朋友一起... 目录android中Dialog的使用详解1. 基本Dialog类型1.1 AlertDialog(

Python使用自带的base64库进行base64编码和解码

《Python使用自带的base64库进行base64编码和解码》在Python中,处理数据的编码和解码是数据传输和存储中非常普遍的需求,其中,Base64是一种常用的编码方案,本文我将详细介绍如何使... 目录引言使用python的base64库进行编码和解码编码函数解码函数Base64编码的应用场景注意