m基于Yolov2深度学习网络的螺丝检测系统matlab仿真,带GUI界面

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.算法涉及理论知识概要

基于YOLOv2（You Only Look Once version 2）深度学习网络的螺丝检测系统，是一种高效的目标检测方法，它在计算机视觉领域被广泛应用，尤其适合于实时检测和定位图像中的螺丝等小型物体。YOLOv2相较于初代YOLO，在速度与精度上都有显著提升，主要通过引入了一些关键的改进措施，如批标准化（Batch Normalization）、高分辨率分类器、多尺度预测、以及使用新网络架构Darknet-19等。

YOLOv2将目标检测视为回归问题，直接在单个神经网络中同时预测多个边界框及其所属类别的概率。其核心思想是将图像划分为SxS个网格，每个网格负责检测是否存在目标，并预测该目标的边界框、类别概率以及置信度。YOLOv2的改进主要体现在以下几个方面：

基于YOLOv2的螺丝检测系统利用了深度学习的强大能力，通过上述机制在单个网络中实现了快速且准确的目标检测。它不仅能够实时处理图像，还能够适应不同大小和形状的目标，非常适合工业自动化中的螺丝检测应用。

3.MATLAB核心程序

Folder              = fullfile(pwd, ‘train’);% 设置检查点文件夹路径

data                = load(fullfile(pwd, ‘GT.mat’));% 加载存储有标注信息的 GroundTruth.mat 文件

FACES               = data.gTruth;

FACES.imageFilename = fullfile(FACES.imageFilename);% 将图像文件路径与当前工作路径拼接

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 matResnet50.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