Fast-RCNN网络行人检测跟踪Matlab仿真

Fast-RCNN网络行人检测跟踪Matlab仿真

行人检测和跟踪一直是计算机视觉领域的重要问题，特别是在智能监控、智能交通等领域有广泛的应用。本文将介绍一个基于Fast-RCNN网络的行人检测和跟踪Matlab仿真实现，给出相应的源代码和详细解释，旨在帮助读者更好地理解和应用该技术。

一、Fast-RCNN网络

Fast-RCNN网络是针对RCNN系列算法的瓶颈问题提出的一种改进方法，采用了端到端的训练方式，使得整个检测过程可以在一个网络中完成。相比于之前的RCNN、SPP-Net方法，Fast-RCNN具有以下优点：

1.整个检测过程可以在一个网络中完成，避免了多个网络之间的传递误差；

2.使用ROI-Pooling层，将卷积层的输出特征图中的区域映射到固定大小的特征图上，保证了不同大小的输入图像产生的特征图大小一致；

3.使用softmax分类器代替SVM分类器，提高了检测速度和准确率。

二、行人检测

在本文中，我们将使用PASCAL VOC2010数据集作为示例，使用Fast-RCNN网络实现行人检测。首先，我们需要下载并解压数据集，然后将解压出来的文件夹路径设置为imgDir和annoDir两个变量。

imgDir =