目錄
1.算法運行效果圖預覽
2.算法運行軟件版本
3.部分核心程序
4.算法理論概述
5.算法完整程序工程
1.算法運行效果圖預覽
2.算法運行軟件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
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load yolov2.mat% 加載訓練好的目標檢測器
img_size= [224,224];
imgPath = 'test/'; % 圖像庫路徑
imgDir = dir([imgPath '*.jpg']); % 遍歷所有jpg格式文件
cnt = 0;
for i = 1:8 % 遍歷結構體就可以一一處理圖片了
i
if mod(i,4)==1
figure
end
cnt = cnt+1;
subplot(2,2,cnt);
img = imread([imgPath imgDir(i).name]); %讀取每張圖片
I = imresize(img,img_size(1:2));
[bboxes,scores] = detect(detector,I,'Threshold',0.15);
if ~isempty(bboxes) % 如果檢測到目標
idx = [];
idx = kmeans(bboxes(:,1:2),2);
i1 = find(idx==1);
i2 = find(idx==2);
[scoresa,IIa] = max(scores(i1));
[scoresb,IIb] = max(scores(i2));
bboxes2 = [bboxes(i1(IIa),:);bboxes(i2(IIb),:)];
scores2 = [scoresa;scoresb];
I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes2,scores2,LineWidth=2);% 在圖像上繪制檢測結果
end
subplot(2,2,cnt);
imshow(I, []); % 顯示帶有檢測結果的圖像
pause(0.01);% 等待一小段時間，使圖像顯示更流暢
if cnt==4
cnt=0;
end
end
1104.算法理論概述
? ? ? ? YOLO（You Only Look Once）是一種實時目標檢測算法，其核心特點是將目標檢測視為一個回歸問題，一次性預測出圖像中所有目標的位置和類別。YOLOv2是YOLO算法的改進版本，由Joseph Redmon等人在2016年提出，它通過一系列創(chuàng)新提升了目標檢測的速度和準確性。
? ? ? 網(wǎng)絡結構?
? ? ? ?YOLOv2采用了Darknet-19作為特征提取器，然后添加了Bounding Box預測層以及分類預測層。相比于YOLOv2之前的版本，主要改進包括使用批量歸一化（Batch Normalization）、引入Anchor Boxes（預設框）等技術。
? ? ? 網(wǎng)格劃分與預測
? ? ? ?圖像被劃分為?S×SS \times SS×S?個網(wǎng)格（如7×77 \times 77×7），每個網(wǎng)格負責預測多個邊界框（BBoxes）。對于每個網(wǎng)格單元，模型輸出包含以下內容：
? ? ? ?損失函數(shù)?
? ? ? ?YOLOv2的損失函數(shù)是一個多任務損失函數(shù)，包含了定位誤差、置信度誤差以及分類誤差。損失函數(shù)可以寫成如下形式：
? ? ? ?在火焰煙霧檢測場景下，YOLOv2需要經(jīng)過訓練以識別特定的火焰或煙霧對象。首先，收集大量帶有火焰或煙霧標注的圖像數(shù)據(jù)集，然后用這些數(shù)據(jù)訓練YOLOv2模型，使其能夠從輸入圖像中準確地檢測并定位火焰和煙霧區(qū)域。
5.算法完整程序工程
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OOO文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-834312.html
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