clc; clear all; %% 导入模型 load('./模型New/model_two_final.mat') disp(detector) % 训练损失曲线 figure() plot(info.TrainingLoss) grid on xlabel('Number of Iterations') ylabel('Training Loss for Each Iteration') %% 导入数据集 load('data400.mat'); % 路径修改 for i = 1:size(data400, 1) originPath = string(table2cell(data400(i, 1))); newPath = strrep(originPath, 'F:\other\myMatlab\29光伏图像\程序','.'); disp(newPath) data400(i, 1) = cell2table(cellstr(newPath)); end len = (size(data400, 1))/2; percent = 0.6; % 划分训练集 trainLen = round(len*percent); testImg = data400([(trainLen+1):len len+((trainLen+1):len)], 1:3); %% 检测 imds = imageDatastore(testImg.imageFilename); results = detect(detector, imds); blds = boxLabelDatastore(testImg(:,2:end)); [ap, recall, precision] = evaluateDetectionPrecision(results, blds); % PR图 figure(); subplot(121) plot(recall{1, 1}, precision{1, 1}); grid on title(sprintf('Pot:Average precision = %.4f', ap(1))) subplot(122) plot(recall{2, 1}, precision{2, 1}); grid on title(sprintf('Crack:Average precision = %.4f', ap(2))) % 效果展示（crack/pot各40张） figure() for i = 1:40 subplot(4,10,i) path = string(table2cell(testImg(i, 1))); disp(path) img = imread(path); % 测试图片 [bboxes, scores, cate] = detect(detector, img); disp(cate) if(~isempty(bboxes)) img = insertObjectAnnotation(img,'rectangle',bboxes,cate); end titleName = strrep(path, '.\数据集\process\',''); titleName = strrep(titleName, '_',''); titleName = strrep(titleName, '.png',''); title(titleName) imshow(img) end figure() for i = 1:40 subplot(4,10,i) path = string(table2cell(testImg(i+80, 1))); disp(path) img = imread(path); % 测试图片 [bboxes, scores, cate] = detect(detector, img); disp(cate) if(~isempty(bboxes)) img = insertObjectAnnotation(img,'rectangle',bboxes,cate); end titleName = strrep(path, '.\数据集\process\',''); titleName = strrep(titleName, '_',''); titleName = strrep(titleName, '.png',''); title(titleName) imshow(img) end给我详细的，一字一句，一句一句的解释这段代码

这段代码是一个目标检测的程序，它可以检测出图像中的裂缝和破洞。

首先，代码导入了一个已经训练好的模型，这个模型是通过深度学习算法训练出来的。然后，它打印出了这个模型的信息和训练损失曲线。

接下来，代码导入了一个数据集，并且将数据集中的路径进行了修改。这个数据集包括了许多图像文件和它们的标签。

然后，代码将数据集分成了两部分，其中60%的数据被用作训练集，40%的数据被用作测试集。

接着，代码使用目标检测算法对测试集中的每个图像进行检测，并且计算出了检测结果的精度。它还画出了PR图，用于展示检测的效果。

最后，代码展示了一些测试集中的图像，并且在上面标记出了检测结果。其中，检测结果包括了裂缝和破洞的位置和标签。

相关问题

clc,clear,close all; load data_all.mat load dist_A.mat

Sorry, as an AI language model, I do not have access to external files or data. Can you please provide more information about the purpose of this code and what the data files contain?

function []=DQN() % https://github.com/zhaoxrthu/DQN_of_DWA_matlab % 建议修改方向：神经网络的结构、奖励的形式与大小 clear all;clc; addpath(genpath('Environment')); addpath(genpath('Agent')); % 加载环境信息，像素255表示障碍物情况 Ob=imread('Ob.png');Ob=Ob(:,:,1);

这段代码是一个使用深度强化学习（Deep Q-Network，DQN）算法解决机器人路径规划问题的Matlab程序。其中，主要包含以下几个部分：

1. 加载环境信息：使用imread函数从文件中读取环境信息，其中像素值为255表示障碍物。
2. 添加环境和智能体两个文件夹的路径：使用addpath函数添加环境信息和智能体信息所在的文件夹路径。
3. 清空Matlab工作区：使用clear all指令清空Matlab工作区，以便后续重新运行程序。
4. 调用DQN算法：使用DQN函数调用DQN算法，解决机器人路径规划问题。

需要注意的是，这段代码并不完整，需要结合其他文件一起运行，才能得到正确的结果。