1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.算法理论概述
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果，特别是在目标检测任务中。YOLO（You Only Look Once）系列算法作为其中的代表，以其高效和实时的性能受到广泛关注。YOLOv2，作为YOLO的改进版，通过一系列优化策略，进一步提升了检测精度和速度。本文将详细介绍基于YOLOv2深度学习网络的车辆行人检测算法的原理，包括网络结构、训练策略、损失函数等关键部分，并用数学公式进行严谨表达。
YOLOv2网络结构
YOLOv2的网络结构主要由三部分组成：Darknet-19特征提取网络、多尺度预测和锚框（anchor boxes）机制。
Darknet-19
Darknet-19是一个包含19个卷积层和5个最大池化层的深度卷积神经网络，用于从输入图像中提取特征。与VGG等网络相比，Darknet-19具有更少的计算量和更高的性能。
多尺度预测
YOLOv2采用了多尺度预测策略，通过在不同尺度的特征图上进行检测，提高了对不同大小目标的检测能力。具体来说，网络将输入图像划分为SxS的网格，每个网格预测B个锚框，每个锚框预测目标的边界框（bounding box）、置信度（confidence score）和类别概率（class probabilities）。
锚框机制
YOLOv2引入了锚框机制，通过预设一组不同大小和宽高比的锚框，使得网络更容易学习目标的形状。在训练过程中，网络通过计算锚框与真实边界框的交并比（IoU）来确定正样本和负样本，从而进行有监督的学习。
训练策略
YOLOv2的训练策略包括多尺度训练、批量归一化、高分辨率分类器微调等。这些策略有助于提高网络的泛化能力和检测精度。
多尺度训练
多尺度训练是指在网络训练过程中，不断改变输入图像的尺寸，使得网络能够适应不同大小的目标。这种策略有助于提高网络的鲁棒性和泛化能力。
批量归一化
批量归一化是一种有效的正则化技术，通过在每个批量的数据上进行归一化处理，减少了网络对初始权重的敏感性，加速了网络的收敛速度。
高分辨率分类器微调
YOLOv2首先在ImageNet数据集上预训练一个高分辨率的分类器，然后在检测任务上进行微调。这种策略使得网络能够更好地提取图像特征，从而提高检测精度。
基于YOLOv2深度学习网络的车辆行人检测算法通过引入一系列优化策略，实现了高效、实时的目标检测。该算法在车辆行人检测任务中表现出色，具有广泛的应用前景。未来研究方向包括进一步优化网络结构、提高检测精度和速度、降低计算复杂度等。
4.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 = 1:10 %遍历结构体就可以一一处理图片了
i
figure
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);
idx = find(scores>0.3);
bboxes2=bboxes(idx,:);
scores2=scores(idx);
if ~isempty(scores2) %如果检测到目标
I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes2,scores2,LineWidth=1);%在图像上绘制检测结果
end
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
end
