clc; clear all; close all; doTraining = 1; % 是否训练 %% 数据集标注 % trainingImageLabeler %% 导入数据集 load('data400.mat'); len = (size(data400, 1))/2; percent = 0.6; % 划分训练集 potData = data400(len+1:end, [1 3]); trainLen = round(len*percent); trainImg = potData([1:trainLen], 1:2); testImg = potData([(trainLen+1):len], 1:2); %% 网络参数 % 输入图片尺寸 imageSize = [128 128 3]; % 定义要检测的对象类的数量 numClasses = width(trainImg) - 1; % 根据训练数据估计检测框大小 trainingData = boxLabelDatastore(trainImg(:,2:end)); numAnchors = 1; % 一种检测框 [anchorBoxes, meanIoU] = estimateAnchorBoxes(trainingData, numAnchors); %% 搭建网络 % 导入基础训练网络resnet18 baseNetwork = resnet18(); % analyzeNetwork(baseNetwork) % 查看基础网络结构 % 指定特征提取层 featureLayer = 'res3a_relu'; % 创建 YOLO v2 对象检测网络 lgraph = yolov2Layers(imageSize,numClasses,anchorBoxes,baseNetwork,featureLayer); % analyzeNetwork(lgraph); % 查看搭建的YOLO网络结构 %% 训练YOLO检测网络 if doTraining % 训练参数 adam rmsprop options = trainingOptions('rmsprop', ... 'MiniBatchSize', 50, .... 'InitialLearnRate', 0.001, ... 'MaxEpochs', 100,... 'ExecutionEnvironment','cpu',... 'Shuffle', 'every-epoch'); % 训练检测器 [detector, info] = trainYOLOv2ObjectDetector(trainImg, lgraph, options); save(['模型New/model' num2str(round(rand*1000)) '.mat'], 'detector', 'info') else % 导入已训练模型 modelName = ''; load(modelName); end %% 查看训练结果 disp(detector) figure plot(info.TrainingLoss) grid on xlabel('Number of Iterations') ylabel('Training Loss for Each Iteration')给我非常详细的，一字一句的解释，一句一句的解释这段代码

这段代码是一个使用 MATLAB 和深度学习工具箱搭建 YOLO v2 对象检测网络的示例代码。下面逐行解释：

第一行：

clc; clear all; close all;

这三个命令用于清空 MATLAB 工作区、命令窗口和图形窗口。

第二行：

doTraining = 1; % 是否训练

这一行定义了一个变量 doTraining，用于控制是否进行训练。如果该变量的值为 1，则进行训练；否则，导入已训练模型进行测试。

第四行：

trainingImageLabeler

这是一个 MATLAB App，用于标注图像中的目标位置。该 App 可以帮助用户快速创建训练数据。

第七行：

load('data400.mat');

这一行从一个名为 data400.mat 的文件中导入数据。该文件包含了 400 张图像及其对应的标注信息。

第八至九行：

len = (size(data400, 1))/2;
percent = 0.6;

这两行代码用于划分训练集和测试集。data400 中前一半的数据为正样本，后一半的数据为负样本。len 记录了正负样本的数量，percent 指定了训练集所占的比例。

第十至十二行：

potData = data400(len+1:end, [1 3]);
trainLen = round(len*percent);
trainImg = potData([1:trainLen], 1:2);
testImg = potData([(trainLen+1):len], 1:2);

这几行代码用于从 data400 中提取训练集和测试集。potData 中保存了所有的负样本及其标注信息。trainLen 记录了训练集的样本数量。trainImg 和 testImg 分别保存了训练集和测试集的图像路径和标注信息。

第十五行：

imageSize = [128 128 3];

这一行定义了输入图像的尺寸。在本例中，输入图像大小为 128x128，并且是 RGB 彩色图像。

第十六行：

numClasses = width(trainImg) - 1;

这一行定义了待检测的目标类别数量。在本例中，numClasses 的值为 1，因为只需要检测一类对象。

第十九至二十行：

trainingData = boxLabelDatastore(trainImg(:,2:end));
numAnchors = 1;
[anchorBoxes, meanIoU] = estimateAnchorBoxes(trainingData, numAnchors);

这几行代码用于根据训练数据估计检测框大小。boxLabelDatastore 函数可以将训练数据转换为适合训练的格式，并生成一个数据集对象。estimateAnchorBoxes 函数可以根据数据集对象，估计出适合当前数据集的检测框大小。

第二十三至二十五行：

baseNetwork = resnet18();
% analyzeNetwork(baseNetwork)
featureLayer = 'res3a_relu';

这几行代码用于导入基础训练网络 resnet18，并指定特征提取层。在本例中，特征提取层为 res3a_relu。analyzeNetwork 函数可以查看基础网络的结构。

第二十八行：

lgraph = yolov2Layers(imageSize,numClasses,anchorBoxes,baseNetwork,featureLayer);
% analyzeNetwork(lgraph);

这一行代码用于搭建 YOLO v2 对象检测网络。yolov2Layers 函数可以根据输入图像尺寸、目标类别数量、检测框大小等参数，构建一个完整的 YOLO v2 网络。analyzeNetwork 函数可以查看搭建的 YOLO 网络结构。

第三十至四十行：

if doTraining
options = trainingOptions('rmsprop', ...
'MiniBatchSize', 50, ....
'InitialLearnRate', 0.001, ...
'MaxEpochs', 100,...
'ExecutionEnvironment','cpu',...
'Shuffle', 'every-epoch');
[detector, info] = trainYOLOv2ObjectDetector(trainImg, lgraph, options);
save(['模型New/model' num2str(round(rand*1000)) '.mat'], 'detector', 'info')
else
modelName = '';
load(modelName);
end

这部分代码用于训练 YOLO v2 检测网络。如果 doTraining 变量的值为 1，就执行训练过程。options 变量指定了训练参数，包括使用的优化器、最大训练轮数等。trainYOLOv2ObjectDetector 函数用于训练检测器，并返回训练好的检测器和训练信息。最后，用 save 函数将训练好的模型保存到本地文件中。如果 doTraining 变量的值不为 1，则导入已训练模型进行测试。

最后两行：

disp(detector)
figure
plot(info.TrainingLoss)
grid on
xlabel('Number of Iterations')
ylabel('Training Loss for Each Iteration')

这几行代码用于查看训练结果。disp 函数可以显示训练好的检测器的详细信息。plot 函数可以画出训练过程中的损失函数曲线。grid on 命令用于显示网格线。xlabel 和 ylabel 函数用于设置坐标轴标签。