Matconvnet实现目标检测（person&car）

配置MatConvNet可以参考我的另一篇博文：https://mp.csdn.net/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)	(464.0,389.8)	probability=0.973501

在检测中，用的是直接从官网下载的vgg16的模型。检测结果为：

最后

以上就是贪玩睫毛膏为你收集整理的Matconvnet实现目标检测（person&car）的全部内容，希望文章能够帮你解决Matconvnet实现目标检测（person&car）所遇到的程序开发问题。

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