基于迁移学习的Matlab R-CNN目标检测
本文通过在Alexnet网络模型的基础上运用迁移学习原理，成功实现了Matlab中的R-CNN目标检测。针对停止标志(stop sign)图像数据集，首先导入Alexnet预训练的模型，加载训练集图像，并设置训练参数。利用迁移学习，在Alexnet卷积神经网络基础上，通过41幅包括stop sign的图像训练R-CNN检测器。最终，通过测试图像验证训练好的目标检测器在stop sign图像上的检测效果，标记目标区域并显示类别和置信度。
本文通过在Alexnet网络模型的基础上运用迁移学习原理，成功实现了Matlab中的R-CNN目标检测。针对停止标志(stop sign)图像数据集，首先导入Alexnet预训练的模型，加载训练集图像，并设置训练参数。利用迁移学习，在Alexnet卷积神经网络基础上，通过41幅包括stop sign的图像训练R-CNN检测器。最终，通过测试图像验证训练好的目标检测器在stop sign图像上的检测效果，标记目标区域并显示类别和置信度。