m基于yolov2深度学习的细胞检测系统matlab仿真,带GUI操作界面
1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:
2.算法涉及理论知识概要
基于YOLOv2的细胞检测系统是一种利用深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN),对显微镜图像中的细胞进行自动定位和识别的计算机视觉应用。YOLO(You Only Look Once)是一种单阶段的目标检测算法,其第二版(YOLOv2)在原版的基础上进行了诸多改进,提高了检测精度和速度。YOLOv2采用了Darknet-19作为其主干网络,这是一种深度残差网络(ResNet)变体,由19个卷积层组成。网络结构如下:
YOLOv2在主干网络Darknet-19的基础上,通过以下方式实现多尺度特征提取和预测:
空间金字塔池化(SPP):在主干网络后添加一个空间金字塔池化层,提取不同尺度的特征,增强模型对不同大小细胞的检测能力。SPP通过在不同大小的网格上进行最大池化操作,生成多尺度特征图。
特征金字塔网络(FPN):YOLOv2通过上采样主干网络的深层特征并与浅层特征融合,构建特征金字塔,实现多尺度目标检测。
3.MATLAB核心程序
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 | sidx = randperm ( size (FACES,1)); % 打乱数据集索引 idx = floor (0.75 * length (sidx)); % 将75%的数据用作训练集 train_data = FACES(sidx(1:idx),:); % 选取训练集 test_data = FACES(sidx(idx+1: end ),:); % 选取测试集 % 图像大小 image_size = [224 224 3]; num_classes = size (FACES,2)-1; % 目标类别数量 anchor_boxes = [ % 预定义的锚框大小 43 59 18 22 23 29 84 109 ]; % 加载预训练的 ResNet-50 模型 load mat\Resnet50.mat % 用于目标检测的特征层 featureLayer = 'activation_40_relu' ; % 构建 YOLOv2 网络 lgraph = yolov2Layers(image_size,num_classes,anchor_boxes,Initial_nn,featureLayer); options = trainingOptions( 'sgdm' , ... 'MiniBatchSize' , 8, .... 'InitialLearnRate' ,1e-4, ... 'MaxEpochs' ,200,... 'CheckpointPath' , Folder, ... 'Shuffle' , 'every-epoch' , ... 'ExecutionEnvironment' , 'gpu' ); % 设置训练选项 % 训练 YOLOv2 目标检测器 [detector, info ] = trainYOLOv2ObjectDetector(train_data,lgraph,options); save model.mat detector |
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