基于Mask-RCNN的目标检测和识别 实现 matlab

基于Mask-RCNN的目标检测和识别 实现 matlab

目标检测和识别是计算机视觉领域中的重要问题，其应用涵盖图像、视频等多个领域。其中，Mask-RCNN是一种常用的目标检测和识别算法，它能够同时完成目标检测和语义分割任务，具有较高的精度和效率。本文将介绍如何使用 Matlab 实现基于 Mask-RCNN 的目标检测和识别。

首先，我们需要准备好数据集，包括训练集和测试集。在本次实验中，我们使用了 COCO 数据集，其包含超过 330k 张图像和超过 2.5M 个对象实例，并且覆盖了 80 种对象类别。接着，我们需要下载 Mask-RCNN 的预训练模型（例如，mask_rcnn_resnet50_fpn.mat），并将其加载到 Matlab 中。

代码示例：

% 加载预训练模型
model = load('mask_rcnn_resnet50_fpn.mat');
net = model