Matconvnet实现目标检测(person&car)

本文介绍了如何使用MatConvNet进行目标检测,特别是针对'person'和'car'两类对象。作者分享了从之前的fast-rcnn-demo.m代码修改过程,主要调整了读取图像和标签的部分,但保留了原有的box加载设置。检测模型基于vgg16,实验结果显示了检测效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

配置MatConvNet可以参考我的另一篇博文:https://mp.youkuaiyun.com/postedit/70309720

之前试着用matconvnet下的examples中的fast-rcnn-demo.m(完全没有改代码)完成了对car的检测,

现在修改了读入图片,将读入图片改为人,标签改为'person',具体的修改如下:

<strong>% Load a test image and candidate bounding boxes.
im = single(imread('000001.jpg')) ;    %改成了人的照片,original: im = single(imread('000004.jpg'))
imo = im; % keep original image
boxes = load('000004_boxes.mat') ;   %候选的bounding box(大概有2000多个,一般目标都在里面)
boxes = single(boxes.boxes') + 1 ;
boxeso = boxes - 1; % keep original boxes</strong>


注意到load box中的内容我是没有改的。

运行结果如下:

>> fast_rcnn_demo
Detections for category 'person':
	(182.3,65.9
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