matlab训练Faster R-CNN模型目标检测代码

以下是使用MATLAB训练Faster R-CNN模型的代码示例:

1. 准备数据

首先，需要准备一个数据集并将其分成训练集和验证集。数据集应包含图像和相应的标注文件。

2. 定义网络架构

下面是在MATLAB中定义网络架构的示例代码：

layers = [
    imageInputLayer([224 224 3], 'Name', 'input')
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv1')
    reluLayer('Name', 'relu1')
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool1')
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv2')
    reluLayer('Name', 'relu2')
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool2')
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv3')
    reluLayer('Name', 'relu3')
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool3')
    convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv4')
    reluLayer('Name', 'relu4')
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool4')
    convolution2dLayer(3, 256, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv5')
    reluLayer('Name', 'relu5')
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool5')
    fullyConnectedLayer(512, 'Name', 'fc6')
    reluLayer('Name', 'relu6')
    fullyConnectedLayer(256, 'Name', 'fc7')
    reluLayer('Name', 'relu7')
    fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'fc8')
    softmaxLayer('Name', 'softmax')
    classificationLayer('Name', 'classoutput')];

3. 训练模型

使用trainFasterRCNNObjectDetector函数可以训练Faster R-CNN模型，示例代码如下：

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'InitialLearnRate', 1e-3, ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'Verbose', true);

detector = trainFasterRCNNObjectDetector(trainingData, layers, options, ...
    'NegativeOverlapRange', [0 0.3], ...
    'PositiveOverlapRange', [0.5 1], ...
    'BoxPyramidScale', 1.2);

save('faster_rcnn_detector.mat', 'detector');

其中，trainingData是包含训练数据的imds object和bbox label datastore的结构体。

4. 测试模型

使用detect方法可以对单张图像进行目标检测，示例代码如下：

img = imread('test.jpg');
[bboxes, scores, labels] = detect(detector, img);

threshold = 0.5;
idx = scores > threshold;
bboxes = bboxes(idx, :);
scores = scores(idx);
labels = labels(idx);

annotatedImg = insertObjectAnnotation(img, 'rectangle', bboxes, scores);
imshow(annotatedImg);

其中，test.jpg是要检测的图像文件名。检测结果将显示在图像上。