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

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。

%% % For more details: % A. Elkelesh, M. Ebada, S. Cammerer, L. Schmalen and S. ten Brink, "Decoder-in-the-Loop: Genetic Optimization-Based LDPC Code Design," in IEEE Access, 2019. % DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2942999 % IEEE URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8846017 % arXiv URL: https://arxiv.org/abs/1903.03128 % elkelesh@inue.uni-stuttgart.de %% % See Fig. 2 in the paper clear all; close all; clc; rng('shuffle'); parpool(24); tic; N = 128; % number of VNs m = 64; % number of CNs R = 0.5; % code rate name = 'population1.mat'; load(name); % To get started, our initial population (i.e., population 1) contains a set of randomly constructed regular (3,6) LDPC codes pop_index=1; while true %%%%% Population N_pop tic; pop_index = pop_index + 1; name = ['population' num2str(pop_index) '.mat']; all_Hs = population_update(all_Hs,BLERs,R); S=size(all_Hs,1); save('H_matrices.mat'); BLERs = nan(1,S); for H_count = 1:S BLERs(H_count) = compute_BLER( squeeze(all_Hs(H_count,:,:)) , R ); save('status_BLER_Done.mat','H_count'); end timeNeeded = toc; save(name); end

这段代码实现了论文 "Decoder-in-the-Loop: Genetic Optimization-Based LDPC Code Design" 中的基因优化算法来设计低密度奇偶校验码。代码中的注释提供了论文和相关的细节信息。下面是这段代码的主要步骤：

1. 清空所有变量，关闭所有图形窗口，清除命令行窗口。
2. 使用"shuffle"函数对随机数生成器进行重新设置，以确保每次运行代码时都会产生不同的随机种子序列。
3. 使用"parpool"函数创建一个具有24个工作进程的并行池对象，以便加速后续的代码运行。
4. 设置一些基本参数，如VN数量、CN数量、码率等。
5. 加载初始种群的信息，这个初始种群是由随机构建的(3,6)正则LDPC码构成的。
6. 进入一个无限循环，循环体中执行以下操作：
a. 更新种群中所有码的H矩阵，以便进行下一轮优化。
b. 计算每个码的误码率，并将结果存储在"BLERs"数组中。
c. 将"BLERs"数组和所有码的H矩阵存储为.mat文件。
d. 继续循环，直到达到停止条件。

在这个代码中，主要的优化算法是基因优化。该算法通过对码的H矩阵进行适应性评估，然后对码进行交叉和变异，以产生新的优秀码。通过反复执行这个过程，最终得到一个具有优异性能的LDPC码。