m基于Yolov2深度学习网络的螺丝检测系统matlab仿真,带GUI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(You Only Look Once version 2)深度学习网络的螺丝检测系统,是一种高效的目标检测方法,它在计算机视觉领域被广泛应用,尤其适合于实时检测和定位图像中的螺丝等小型物体。YOLOv2相较于初代YOLO,在速度与精度上都有显著提升,主要通过引入了一些关键的改进措施,如批标准化(Batch Normalization)、高分辨率分类器、多尺度预测、以及使用新网络架构Darknet-19等。
YOLOv2将目标检测视为回归问题,直接在单个神经网络中同时预测多个边界框及其所属类别的概率。其核心思想是将图像划分为SxS个网格,每个网格负责检测是否存在目标,并预测该目标的边界框、类别概率以及置信度。YOLOv2的改进主要体现在以下几个方面:
基于YOLOv2的螺丝检测系统利用了深度学习的强大能力,通过上述机制在单个网络中实现了快速且准确的目标检测。它不仅能够实时处理图像,还能够适应不同大小和形状的目标,非常适合工业自动化中的螺丝检测应用。
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 36 37 38 39 40 41 42 | Folder = fullfile ( pwd , 'train' ); % 设置检查点文件夹路径 data = load ( fullfile ( pwd , 'GT.mat' )); % 加载存储有标注信息的 GroundTruth.mat 文件 FACES = data.gTruth; FACES.imageFilename = fullfile (FACES.imageFilename); % 将图像文件路径与当前工作路径拼接 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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