m基于Yolov2深度学习网络的智能零售柜商品识别系统matlab仿真,带GUI界面

简介: MATLAB 2022a中展示了YOLOv2目标检测算法的仿真结果,包括多张检测图像。YOLOv2是实时检测算法,由卷积层和全连接层构成,输出张量包含边界框坐标和类别概率。损失函数由三部分组成。程序使用75%的数据进行训练,剩余25%作为测试集。通过ResNet-50预训练模型构建YOLOv2网络,并用SGDM优化器进行训练。训练完成后,保存模型为`model.mat`。

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

1.jpeg
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4.jpeg
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6.jpeg
7.jpeg

2.算法涉及理论知识概要
YOLO(You Only Look Once)是一种实时的目标检测算法,YOLOv2则是其改进版本,由Joseph Redmon和Ali Farhadi于2016年提出。YOLOv2采用了端到端的方式直接从整幅图像预测边界框和类别概率,极大地提高了检测速度。

   YOLOv2网络由一系列卷积层组成,最后连接到全连接层以生成预测结果。其输出张量尺寸为S×S×(B×(5+C)),其中:

S是输出网格的尺寸,一般设置为S=7;
B是每个网格单元预测的边界框数量(默认为2);
55代表每个边界框的坐标信息(x,y,w,h,confidence),其中(x,y)是边界框的中心相对于网格单元的位置比例,w,h是边界框的宽度和高度相对于整幅图像的比例,confidence是包含物体且预测框正确的置信度;
C是待检测物品的类别数。
损失函数由位置损失、置信度损失和类别概率损失三部分组成:

8.png
9.png

  在智能零售柜场景中,YOLOv2首先通过训练集学习各类商品的特征。当部署在零售柜时,摄像头拍摄的实时画面会被送入YOLOv2网络,网络将整幅图像划分为多个网格,每个网格负责预测一定数量的边界框及其所属商品的类别概率。网络输出后,通过非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)算法剔除非最大概率的边界框,保留最具代表性的商品框。最终,系统根据框内商品的类别信息和计数规则完成商品识别与数量统计。

3.MATLAB核心程序
```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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