Object-Detection-with-GUI-base-on-Deep-Learning-Network

This is a program of matlab for object detection on deep learning

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Created by YangtseJin

这是一个拥有 GUI 的 Matlab 程序，可以用于深度学习的目标检测

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project source code link:

Object-Detection-with-GUI-base-on-Deep-Learning-Network

Download Models

Download the pre-trained weight files

• AlexNet_TransferLearning.mat
• maskrcnn_pretrained_person_car.mat
• YOLOv4-coco.mat

to the directry of models to start the program

If necessary, you can set the read path yourself

在使用本程序前，请下载预训练的权重文件，将它们放在 models 文件夹中

1 界面介绍

本程序实现了基于深度学习方法的目标检测，可以对图片和视频实现检测，并可视化检测到的结果，程序界面如下图所示。

本程序支持四种深度学习模型的检测，分别为：

• YOLOv4模型
• AlexNet模型
• 基于AlexNet的迁移学习模型
• MaskRCNN模型。

建议Matlab版本为2021及以上，否则可能部分功能无法使用，同时还需要确保已经安装Deep Learning Toolbox和Computer Vision Toolbox，否则无法使用程序；若要使用AlexNet，请确保Matlab中的Deep Learning Toolbox经安装AlexNet,否则无法使用此模型。

程序中图0和图1所示位置为图片的显示区域；结果显示区域显示识别到的目标总个数、目标的类型和目标的置信度，同时还可以显示指定的目标，并显示指定的目标数目和置信度。

程序可以读取图片和视频，并且可以保存处理过的图片，清除按钮可以将程序初始化，即恢复原始状态。

2 图片识别

2.1 读入图片

点击读取图片按钮，选择要进行识别的图片，如下图所示。

2.2 目标识别

读入图片后，点击目标识别按钮，程序识别到读入的是图片，对其进行识别，如图3所示，识别到的目标类别和置信度显示在下方的结果显示区域中，识别的结果下图所示。

同时还可以选择其他的深度学习模型，如AlexNet模型、基于AlexNet的迁移学习模型和MaskRCNN模型，但AlexNet及其迁移学习模型只能对单张图片进行分类，无法达到YOLOv4的效果，结果下图所示。

YOLOv4识别结果如下图所示

MaskRCNN模型识别结果如下图所示。

2.3 识别指定目标

输入指定目标的标签，并点击显示指定标签按钮，如输入handbag，并进行识别，识别结果如下图所示。

识别到的指定目标的置信度和总数目显示在目标显示区域，如下图所示。

2.4 迁移学习

Matlab中的Deep Learning Toolbox带有AlexNet，安装Deep Learning Toolbox和AlexNet后可以直接调用AlexNet，但是AlexNet只能对单张图片做识别，且很多生活中常见的物品无法识别，原图如下图所示，

经AlexNet识别后结果如下图所示

在对AlexNet做过迁移训练后，便可以识别这些物品，如下图所示。

3 视频识别

3.1 读取视频

点击读取视频按钮，选择要读入的视频，读入的视频在程序中图0处播放，如下图所示。

3.2 视频中的目标识别

点击目标识别，程序便会对视频中的目标进行识别，识别结果展示在图1位置处，并将识别到的物体类别和置信度显示在结果显示区域，如下图所示。