目标检测概率 matlab

### 使用Matlab实现目标检测并计算检测概率

在 Matlab 中，可以利用预训练的目标检测模型来进行对象识别，并且能够获取每个预测框对应的置信度分数。对于基于深度学习的方法而言，这些分数通常反映了模型认为该区域包含特定类别的可能性大小。

#### 加载预训练网络
为了简化开发流程，可以直接调用 MathWorks 提供的内置函数加载已有的卷积神经网络（CNN），比如 YOLO v2 或者 Faster R-CNN 这样的先进架构：

% Load a pretrained object detector (YOLOv2 or faster rcnn)
detector = yolov2ObjectDetector('Vehicle');

这里选择了车辆作为示例类别[^1]。

#### 执行目标检测
一旦拥有了合适的探测器实例之后就可以对其进行图像输入操作从而得到输出结果了；此过程会返回一系列边界矩形以及相应的标签和得分向量：

% Read an image from file.
I = imread('vehicle.jpg');

% Detect objects within the input picture using our chosen model.
[bboxes, scores, labels] = detect(detector, I);

上述代码片段展示了如何读取一张图片文件并将之传递给 `detect` 函数处理以获得最终的结果集——即包围盒位置、分类名称还有最重要的置信水平值。

#### 可视化结果显示
最后一步就是把所有的信息组合起来绘制到原始图上以便于观察效果：

% Display detection results on top of original photo.
detectedImage = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores);

figure;
imshow(detectedImage);
title(['Detected Objects with Confidence Scores']);

这段脚本将会创建一个新的图形窗口，在那里可以看到标注有边界的被识别人物连同它们各自的可信度评估数值一同呈现出来。