基于yolov2深度学习网络的车辆行人检测算法matlab仿真

2024-01-09 02:28

本文主要是介绍基于yolov2深度学习网络的车辆行人检测算法matlab仿真,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!

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

..........................................................
load yolov2.mat% 加载训练好的目标检测器
img_size= [224,224];
imgPath = 'test/';        % 图像库路径
imgDir  = dir([imgPath '*.jpg']); % 遍历所有jpg格式文件
cnt     = 0;
for i = 1:10          % 遍历结构体就可以一一处理图片了ifigureimg = imread([imgPath imgDir(i).name]); %读取每张图片 I               = imresize(img,img_size(1:2));[bboxes,scores] = detect(detector,I,'Threshold',0.15);idx = find(scores>0.3);bboxes2=bboxes(idx,:);scores2=scores(idx);if ~isempty(scores2) % 如果检测到目标I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes2,scores2,LineWidth=1);% 在图像上绘制检测结果endimshow(I, []);  % 显示带有检测结果的图像pause(0.01);% 等待一小段时间,使图像显示更流畅end
98

4.算法理论概述

       近年来,深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果,特别是在目标检测任务中。YOLO(You Only Look Once)系列算法作为其中的代表,以其高效和实时的性能受到广泛关注。YOLOv2,作为YOLO的改进版,通过一系列优化策略,进一步提升了检测精度和速度。本文将详细介绍基于YOLOv2深度学习网络的车辆行人检测算法的原理,包括网络结构、训练策略、损失函数等关键部分,并用数学公式进行严谨表达。

YOLOv2网络结构

       YOLOv2的网络结构主要由三部分组成:Darknet-19特征提取网络、多尺度预测和锚框(anchor boxes)机制。

Darknet-19

      Darknet-19是一个包含19个卷积层和5个最大池化层的深度卷积神经网络,用于从输入图像中提取特征。与VGG等网络相比,Darknet-19具有更少的计算量和更高的性能。

多尺度预测

       YOLOv2采用了多尺度预测策略,通过在不同尺度的特征图上进行检测,提高了对不同大小目标的检测能力。具体来说,网络将输入图像划分为SxS的网格,每个网格预测B个锚框,每个锚框预测目标的边界框(bounding box)、置信度(confidence score)和类别概率(class probabilities)。

锚框机制

        YOLOv2引入了锚框机制,通过预设一组不同大小和宽高比的锚框,使得网络更容易学习目标的形状。在训练过程中,网络通过计算锚框与真实边界框的交并比(IoU)来确定正样本和负样本,从而进行有监督的学习。

训练策略

       YOLOv2的训练策略包括多尺度训练、批量归一化、高分辨率分类器微调等。这些策略有助于提高网络的泛化能力和检测精度。

多尺度训练

      多尺度训练是指在网络训练过程中,不断改变输入图像的尺寸,使得网络能够适应不同大小的目标。这种策略有助于提高网络的鲁棒性和泛化能力。

批量归一化

      批量归一化是一种有效的正则化技术,通过在每个批量的数据上进行归一化处理,减少了网络对初始权重的敏感性,加速了网络的收敛速度。

高分辨率分类器微调

      YOLOv2首先在ImageNet数据集上预训练一个高分辨率的分类器,然后在检测任务上进行微调。这种策略使得网络能够更好地提取图像特征,从而提高检测精度。

       基于YOLOv2深度学习网络的车辆行人检测算法通过引入一系列优化策略,实现了高效、实时的目标检测。该算法在车辆行人检测任务中表现出色,具有广泛的应用前景。未来研究方向包括进一步优化网络结构、提高检测精度和速度、降低计算复杂度等。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

这篇关于基于yolov2深度学习网络的车辆行人检测算法matlab仿真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/585647

相关文章

Linux系统配置NAT网络模式的详细步骤(附图文)

《Linux系统配置NAT网络模式的详细步骤(附图文)》本文详细指导如何在VMware环境下配置NAT网络模式,包括设置主机和虚拟机的IP地址、网关,以及针对Linux和Windows系统的具体步骤,... 目录一、配置NAT网络模式二、设置虚拟机交换机网关2.1 打开虚拟机2.2 管理员授权2.3 设置子

揭秘Python Socket网络编程的7种硬核用法

《揭秘PythonSocket网络编程的7种硬核用法》Socket不仅能做聊天室,还能干一大堆硬核操作,这篇文章就带大家看看Python网络编程的7种超实用玩法,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录1.端口扫描器:探测开放端口2.简易 HTTP 服务器:10 秒搭个网页3.局域网游戏:多人联机对战4.

SpringCloud动态配置注解@RefreshScope与@Component的深度解析

《SpringCloud动态配置注解@RefreshScope与@Component的深度解析》在现代微服务架构中,动态配置管理是一个关键需求,本文将为大家介绍SpringCloud中相关的注解@Re... 目录引言1. @RefreshScope 的作用与原理1.1 什么是 @RefreshScope1.

SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码

《SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码》加盐算法是一种用于增强密码安全性的技术,本文主要介绍了SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习... 目录一、什么是加盐算法二、如何实现加盐算法2.1 加盐算法代码实现2.2 注册页面中进行密码加盐2.

Python 中的异步与同步深度解析(实践记录)

《Python中的异步与同步深度解析(实践记录)》在Python编程世界里,异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键,这篇文章将带你深入了解它们的差异,以及阻塞和非阻塞的特性,同时通过实际... 目录python中的异步与同步:深度解析与实践异步与同步的定义异步同步阻塞与非阻塞的概念阻塞非阻塞同步

SpringBoot使用OkHttp完成高效网络请求详解

《SpringBoot使用OkHttp完成高效网络请求详解》OkHttp是一个高效的HTTP客户端,支持同步和异步请求,且具备自动处理cookie、缓存和连接池等高级功能,下面我们来看看SpringB... 目录一、OkHttp 简介二、在 Spring Boot 中集成 OkHttp三、封装 OkHttp

Java时间轮调度算法的代码实现

《Java时间轮调度算法的代码实现》时间轮是一种高效的定时调度算法,主要用于管理延时任务或周期性任务,它通过一个环形数组(时间轮)和指针来实现,将大量定时任务分摊到固定的时间槽中,极大地降低了时间复杂... 目录1、简述2、时间轮的原理3. 时间轮的实现步骤3.1 定义时间槽3.2 定义时间轮3.3 使用时

Linux系统之主机网络配置方式

《Linux系统之主机网络配置方式》:本文主要介绍Linux系统之主机网络配置方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、查看主机的网络参数1、查看主机名2、查看IP地址3、查看网关4、查看DNS二、配置网卡1、修改网卡配置文件2、nmcli工具【通用

Redis中高并发读写性能的深度解析与优化

《Redis中高并发读写性能的深度解析与优化》Redis作为一款高性能的内存数据库,广泛应用于缓存、消息队列、实时统计等场景,本文将深入探讨Redis的读写并发能力,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录引言一、Redis 并发能力概述1.1 Redis 的读写性能1.2 影响 Redis 并发能力的因素二、

使用Python高效获取网络数据的操作指南

《使用Python高效获取网络数据的操作指南》网络爬虫是一种自动化程序,用于访问和提取网站上的数据,Python是进行网络爬虫开发的理想语言,拥有丰富的库和工具,使得编写和维护爬虫变得简单高效,本文将... 目录网络爬虫的基本概念常用库介绍安装库Requests和BeautifulSoup爬虫开发发送请求解