m基于yolov2深度学习的细胞检测系统matlab仿真,带GUI操作界面

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的细胞检测系统是一种利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），对显微镜图像中的细胞进行自动定位和识别的计算机视觉应用。YOLO（You Only Look Once）是一种单阶段的目标检测算法，其第二版（YOLOv2）在原版的基础上进行了诸多改进，提高了检测精度和速度。YOLOv2采用了Darknet-19作为其主干网络，这是一种深度残差网络（ResNet）变体，由19个卷积层组成。网络结构如下：

 

 

 

 

YOLOv2在主干网络Darknet-19的基础上，通过以下方式实现多尺度特征提取和预测：

 

空间金字塔池化（SPP）：在主干网络后添加一个空间金字塔池化层，提取不同尺度的特征，增强模型对不同大小细胞的检测能力。SPP通过在不同大小的网格上进行最大池化操作，生成多尺度特征图。

 

特征金字塔网络（FPN）：YOLOv2通过上采样主干网络的深层特征并与浅层特征融合，构建特征金字塔，实现多尺度目标检测。

 

3.MATLAB核心程序

 

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