图像识别基于yolo v2深度学习检测识别车辆matlab源码

Posted 2021-05-21 Matlab走起

前言

Okay……最近事情比较多，博客也发的少，所以决定搞一次大新闻。本此的博客详细记录了我使用Matlab进行车辆区域检测（R-CNN）与车型识别（AlexNet）的过程。并且内包含了训练数据集、测试数据集以及源码。 
训练数据集是使用的斯坦福大学的一个车型数据库，内含196种不同的车型。写到这里我真的很想吐槽一下这个数据库里面的奥迪车系：很多黑白的图片啊喂！！！ 做训练的时候AlexNet数据输入维度是3啊喂！！！害的我自己找了很多图片啊！！！….

环境

测试环境： 
硬件： 
Intel i5-4590 
GTX 980 
软件： 
Matlab R2016b（只有这个版本才实现了RCNN…）

数据集的下载

嗯。一上来就发福利： 
原始数据集，内含train/test：http://pan.baidu.com/s/1miTn9jy 
我规整后的数据集，将图片变换为227*227，并且对少量黑白图片进行了替换：http://pan.baidu.com/s/1pKIbQiB 
接下来的这个是每一张图片所对应的车型标注文件：http://pan.baidu.com/s/1nuOR7PR

在Matlab中下载AlexNet

AlexNet是2012年ImageNet大赛的冠军。它一共有8层，其中了5个卷积层，2层全连接和一层分类，如果使用其对一张图片进行前向传播，那么最后输出的这张图片属于1000种物体中哪一个的概率。 
我这里对AlexNet在Matlab中进行了定义，这是我的代码和网络结构：

clear
clc
 
doTraining = true; % 是否进行训练
 
% 解压数据
% data = load('./data/carDatasetGroundTruth.mat');
% vehicleDataset = data.carDataset; % table型，包含文件路径和groundTruth
data = load('./data/vehicleDatasetGroundTruth.mat');
vehicleDataset = data.vehicleDataset; % table型，包含文件路径和groundTruth
 
% 添加绝对路径至vehicleDataset中
vehicleDataset.imageFilename = fullfile([pwd, '/data/'],vehicleDataset.imageFilename);
 
% 显示数据集中的一个图像，以了解它包含的图像的类型。
vehicleDataset(1:4,:) % 显示部分数据情况
 
% 将数据集分成两部分：一个是用于训练检测器的训练集，一个是用于评估检测器的测试集。
% 选择 70% 的数据进行训练，其余数据用于评估。
rng(0); % 控制随机数生成
shuffledIndices = randperm(height(vehicleDataset));
idx = floor(0.7 * length(shuffledIndices) );
trainingDataTbl = vehicleDataset(shuffledIndices(1:idx),:);
testDataTbl = vehicleDataset(shuffledIndices(idx+1:end),:);
 
% 保存数据和标签
imdsTrain = imageDatastore(trainingDataTbl{:,'imageFilename'}); % 路径
bldsTrain = boxLabelDatastore(trainingDataTbl(:,'vehicle')); % 真实框和类别
 
imdsTest = imageDatastore(testDataTbl{:,'imageFilename'});
bldsTest = boxLabelDatastore(testDataTbl(:,'vehicle'));
 
% 整理训练测试集
trainingData = combine(imdsTrain,bldsTrain); % 联合文件路径和真实框
testData = combine(imdsTest,bldsTest);
 
 
% 显示数据
data = read(trainingData); % data包括图片数据、真实框坐标、类别
I = data{1};
bbox = data{2};
annotatedImage = insertShape(I,'Rectangle',bbox); % 在数据矩阵中标出真实框
annotatedImage = imresize(annotatedImage,2);
figure
imshow(annotatedImage) % 显示图像
 
 
% 创建yolo网络
inputSize = [224 224 3];
numClasses = width(vehicleDataset)-1; % 通过table的列数计算类别数
 
% 用于评估锚框个数
trainingDataForEstimation = transform(trainingData,@(data)preprocessData(data,inputSize));
numAnchors = 7;
[anchorBoxes, meanIoU] = estimateAnchorBoxes(trainingDataForEstimation, numAnchors)
 
 
% 特征提取层采用resnet50
featureExtractionNetwork = resnet50;
 
featureLayer = 'activation_40_relu';
 
% 设置yolo网络
lgraph = yolov2Layers(inputSize,numClasses,anchorBoxes,featureExtractionNetwork,featureLayer);
 
% 进行数据增强
augmentedTrainingData = transform(trainingData,@augmentData);
 
% 可视化增强后的图片
augmentedData = cell(4,1);
for k = 1:4
    data = read(augmentedTrainingData);
    augmentedData{k} = insertShape(data{1},'Rectangle',data{2});
    reset(augmentedTrainingData);
end
figure
montage(augmentedData,'BorderSize',10)
 
% 对增强数据进行预处理
preprocessedTrainingData = transform(augmentedTrainingData,@(data)preprocessData(data,inputSize));
 
data = read(preprocessedTrainingData);
 
% 显示一下
I = data{1};
bbox = data{2};
annotatedImage = insertShape(I,'Rectangle',bbox);
annotatedImage = imresize(annotatedImage,2);
figure
imshow(annotatedImage)
 
 
% 训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
        'MiniBatchSize', 16, ....
        'InitialLearnRate',1e-3, ...
        'MaxEpochs',20,...
        'CheckpointPath', tempdir, ...
        'Shuffle','never');
    
if doTraining       
    % 训练YOLOv2检测器
    [detector,info] = trainYOLOv2ObjectDetector(preprocessedTrainingData,lgraph,options);
else
    % 载入预训练模型
    pretrained = load('yolov2_mytrain.mat');
    detector = pretrained.detector;
end
 
 
% 测试训练好的模型并显示
I = imread(testDataTbl.imageFilename{4});
I = imresize(I,inputSize(1:2));
[bboxes,scores] = detect(detector,I);
 
I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores);
figure
imshow(I)
 
% 预处理测试集
preprocessedTestData = transform(testData,@(data)preprocessData(data,inputSize));
% 对测试集数据进行测试
detectionResults = detect(detector, preprocessedTestData);
% 评估准确率
[ap,recall,precision] = evaluateDetectionPrecision(detectionResults, preprocessedTestData);
 
figure
plot(recall,precision)
xlabel('Recall')
ylabel('Precision')
grid on
title(sprintf('Average Precision = %.2f',ap))
 
 
 

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