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2.部分仿真图预览
3.算法概述
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。
4.部分源码
..........................................................................
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
0Y_025m
---
