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 trainLen = round(len*percent); trainImg = data400([1:trainLen len+(1:trainLen)], 1:3); %% 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 = 2; % 两种检测框 [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 options = trainingOptions('sgdm', ... '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')请给我详细的，一字一句的，一句一句的解释这段代码

这段代码是一个基于YOLOv2算法的对象检测网络的训练代码。以下是对代码的详细解释：

clc; clear all; close all;  doTraining = 1;

这三行清除MATLAB的工作空间中的变量，关闭所有打开的图形窗口，并设置一个标志变量doTraining为1。

%% 数据集标注 % trainingImageLabeler  %% 导入数据集 load('data400.mat');

这里使用了MATLAB中的图像标注工具trainingImageLabeler来标注数据集，并导入了一个.mat文件data400。

len = (size(data400, 1))/2; percent = 0.6; % 划分训练集 trainLen = round(len*percent); trainImg = data400([1:trainLen len+(1:trainLen)], 1:3);

计算数据集的长度，将数据集分为训练集和验证集，并将标注好的图像数据存储在trainImg中。

%% 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 = 2;                 % 两种检测框 [anchorBoxes, meanIoU] = estimateAnchorBoxes(trainingData, numAnchors);

定义了网络的参数，如输入图片尺寸、要检测的对象类的数量等。使用MATLAB提供的boxLabelDatastore函数，将训练数据转化为适合YOLO算法训练的格式。然后使用estimateAnchorBoxes函数估计检测框的大小。

%% 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

使用MATLAB提供的resnet18函数导入一个预训练的卷积神经网络，将其作为YOLO网络的基础训练网络。然后使用yolov2Layers函数搭建一个YOLOv2对象检测网络，其中包括了输入层、卷积层、池化层、全连接层等。

%% 训练YOLO检测网络 if doTraining     % 训练参数      options = trainingOptions('sgdm', ...         '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

如果标志变量doTraining为1，将使用MATLAB提供的trainYOLOv2ObjectDetector函数来训练YOLO检测网络。训练参数包括了小批量大小、初始学习率、最大迭代次数等。训练完成后，将检测器和训练信息存储到一个.mat文件中。如果标志变量doTraining为0，则将导入已经训练好的模型。

%% 查看训练结果 disp(detector) figure plot(info.TrainingLoss) grid on xlabel('Number of Iterations') ylabel('Training Loss for Each Iteration')

最后，显示训练结果，包括训练得到的检测器信息和训练损失函数随迭代次数变化的图表。