网站后台安全性配置,购物商城app建设,wordpress自定义公共模板,3d动画制作自学教程目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1 网络架构与特征提取 4.2 输出表示 4.3损失函数设计 4.4预测阶段 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 load yolov2.mat% 加载…目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1 网络架构与特征提取 4.2 输出表示 4.3损失函数设计 4.4预测阶段 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 load yolov2.mat% 加载训练好的目标检测器 img_size [224,224]; imgPath test/; % 图像库路径 imgDir dir([imgPath *.jpg]); % 遍历所有jpg格式文件 cnt 0; for i 1:8 % 遍历结构体就可以一一处理图片了iif mod(i,1)0figureendcnt cnt1;subplot(1,1,cnt); img imread([imgPath imgDir(i).name]); %读取每张图片 I imresize(img,img_size(1:2));[bboxes,scores] detect(detector,I,Threshold,0.15);if ~isempty(bboxes) % 如果检测到目标I insertObjectAnnotation(I,rectangle,bboxes,scores,LineWidth2);% 在图像上绘制检测结果endsubplot(1,1,cnt); imshow(I, []); % 显示带有检测结果的图像pause(0.01);% 等待一小段时间使图像显示更流畅if cnt1cnt0;end end 1134.算法理论概述 YOLOv2是由Joseph Redmon等人在2016年提出的实时目标检测算法其核心理念是在单个神经网络中一次性完成对整幅图像的预测。对于人脸检测任务YOLOv2通过端到端的学习能够在整个图像上直接预测出人脸的位置和大小。 4.1 网络架构与特征提取 YOLOv2基于Darknet-19卷积神经网络进行特征提取该网络包含19层卷积操作用于从输入图像中提取丰富的特征信息。每个卷积层后可能跟随批量归一化层Batch Normalization、Leaky ReLU激活函数等组件以提升网络性能。 4.2 输出表示 YOLOv2将图像划分为S×S 的网格例如7×77×7。对于每个网格单元网络预测多个边界框BoundingBox, BBox每个BBox由以下五部分组成 其中 x,y 是相对于网格单元左上角的预测框中心的偏移量。ℎw,h 是预测框的宽度和高度相对于整幅图像的比例。c 是置信度得分表示预测框内包含人脸的概率以及预测框与真实框的IOUIntersection over Union。 此外对于每一个预测框还会预测一个额外的变量集合代表人脸类别的条件概率 即在给定框内存在目标的情况下是人脸的概率。 4.3损失函数设计 YOLOv2使用多任务损失函数包括定位误差、置信度误差和分类误差三部分 定位误差采用平方误差来计算预测框位置与实际框位置之间的差距。 置信度误差对于每个预测框计算的是包含物体且预测框与实际框重合程度IOU较高的置信度损失未包含物体的预测框则计算背景的置信度损失。 其中Iij​ 是指示符函数当第 i 个网格的第 j 个框包含物体时为1否则为0Ci​ 和 C^i​ 分别是预测置信度和实际置信度δ 是一个小阈值。 分类误差仅针对那些包含物体的预测框计算交叉熵损失。 4.4预测阶段 在推理阶段首先根据阈值筛选掉置信度较低的预测框并对剩余框进行非极大抑制Non-Maximum Suppression, NMS处理去除冗余预测最终得到图像中的人脸检测结果。 5.算法完整程序工程 OOOOO OOO O