MATLAB与C混合编程接口文档:mex与mx函数指南

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Matlab与C混合编程是许多技术开发者常用的一种手段,它允许用户在MATLAB的交互式环境中调用C编写的底层代码,提升程序性能。"apiref.pdf"文档提供了MATLAB R7版本的MATLAB外部接口参考,这是理解如何在两者之间建立高效通信的关键指南。 该文档首先介绍了MATLAB,一种广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计的强大工具,它的语言特性使得它成为科研人员和工程师的理想选择。联系MathWorks的方式包括官方网站(www.mathworks.com),支持邮件地址如support@mathworks.com,以及各种技术支持、产品建议和错误报告的专用邮箱。 文档的核心内容集中在MATLAB的mex(Mexican Extension)和mx(Matrix Exchange)接口上。mex是专为C/C++编写的MEX函数而设计的,它允许程序员将C/C++代码嵌入MATLAB,从而实现高性能的数值计算和算法实现。通过mex接口,MATLAB调用C函数就像调用内部函数一样方便,极大地增强了MATLAB的功能范围。 mx则用于数据交换,它定义了一种标准格式,使得MATLAB可以轻松地与C或Fortran程序共享矩阵数据。通过mx,程序员可以在MATLAB与C程序之间传递多维数组,这对于处理大规模数据和并行计算非常有用。 在使用这些接口时,必须遵守版权协议,确保软件仅在许可条款下使用,禁止未经书面同意的复制或复制行为。对于联邦政府机构来说,文档还强调了购买和使用该程序及文档的相关规定。 "apiref.pdf"文档为想要在MATLAB和C之间进行高效集成的开发者提供了一个详细的指南,涵盖了接口的使用方法、注意事项和版权法律要求,是不可或缺的参考资料。掌握这些技术有助于开发者充分利用MATLAB的易用性与C的性能优势,提升项目效率。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R