使用单次Multibox检测器进行对象检测的代码

这个示例使用:

打开脚本

此示例显示如何为SSD网络（SSDObjectDetector对象）生成CUDA®代码，并利用NVIDIA®CUDNN和TENSorrt库。SSD网络基于前馈卷积神经网络，其在单个镜头中检测图像内的多个对象。SSD网络可以被认为具有两个子网。特征提取网络，其次是检测网络。

中训练的网络生成代码使用SSD深度学习的对象检测示例来自计算机视觉工具箱™。有关更多信息，请参阅使用SSD深度学习的对象检测．当使用SSD深度学习的对象检测示例使用ResNet-50进行特征提取。与特征提取网络相比，检测子网络是一个较小的CNN，由几个卷积层和针对SSD的层组成。

第三方的先决条件

要求

此示例生成CUDA MEX并具有以下第三方要求。

CUDA®支持NVIDIA®GPU和兼容驱动程序。

可选

对于非mex构建，如静态、动态库或可执行文件，本例有以下附加要求。

英伟达工具包。
英伟达cuDNN图书馆。
编译器和库的环境变量。有关更多信息，请参阅第三方硬件(GPU编码器)和设置先决条件产品下载188bet金宝搏(GPU编码器)．

验证GPU环境

用来coder.checkGpuInstall(GPU编码器)函数来验证运行此示例所需的编译器和库是否正确设置。

envCfg = coder.gpuEnvConfig (“主机”）;envcfg.deeplibtarget =.“cudnn”；envCfg。DeepCodegen = 1;envCfg。安静= 1;coder.checkGpuInstall (envCfg);

获得佩带的Dagnetwork.

net = getssdnw（）;

下载预训练检测器(44mb)…

DAG网络包含180层，包括卷积，Relu和批量归一化层，锚盒，SSD合并，焦损和其他层。要显示深度学习网络架构的交互式可视化，请使用分析（深度学习工具箱）功能。

分析（网）;

当`ssdobj_detect.`入学点函数

当ssdObj_detect.m入口点函数取一个图像输入，并使用保存在的深度学习网络在图像上运行检测器SSDRESNET50VEHICEEXAMPLE_20A.MAT.文件。该函数加载网络对象SSDRESNET50VEHICEEXAMPLE_20A.MAT.文件到持久变量中ssdobj.并重新使用后续检测呼叫的持久对象。

类型（'ssdobj_detect.m'）

函数outimg = ssdobj_detect（in）％2019-2020 mathworks，Inc.persistent ssdobj;如果是isempty（ssdobj）ssdobj = coder.loaddeeplearningnetwork（'ssdresnet50vehiceplice_20a.mat'）;终端％通过输入[Bboxes，〜，标签] = ssdobj.detect（in，'threshold'，0.7）;％将分类标签转换为CharAtor向量的单元格阵列，以％执行标签= CellStr（标签）;％注释图像中的检测。如果〜isempty（标签）outimg = InsertObjectAnnotation（IN，'矩形'，Bboxes，标签）;否则outimg = in;结束

运行MEX代码生成

为此产生CUDA代码ssdObj_detect.m为MEX目标创建一个GPU代码配置对象，并将目标语言设置为c++。用来编码器。DeepLearningConfig(GPU编码器)功能创建一个CUDNN.深度学习配置对象并将其分配给DeepLearningConfigGPU代码配置对象的属性。跑Codegen.命令指定输入大小[300,300,3]。该值对应于SSD网络的输入层大小。

cfg = coder.gpuconfig（'mex'）;cfg.targetlang =.'c ++'；cfg.deeplearningconfig = coder.deeplearningconfig（“cudnn”）;Codegen.-Config.CFG.ssdobj_detect.-  args.{ONE（300,300,3，'UINT8'）}报告

代码生成成功：要查看报告，请打开（'codegen / mex / ssdobj_detect / html / eport.mldatx'）。

运行生成的墨西哥人

设置视频文件读取器，读取输入视频。创建一个视频播放器来显示视频和输出检测。

videoFile ='highway_lanechange.mp4'；videoFreader =愿景。VideoFileReader (videoFile'VideoOutputDatatype'那'uint8'）;depvideoplayer = Vision.DeployapleDapeplayAlyer（'大小'那“自定义”那'CustomSize'，[640 480]）;

逐帧读取视频输入，使用检测器检测视频中的车辆。

续= ~结束(videoFreader);而cont i = step（videofreader）;在= imresize（i，[300,300]）;out = ssdobj_detect_mex（in）;步骤（Demvideoplayer，Out）;cont =〜ISDONE（VideoFreader）&& Inopen（depvideoplayer）;如果关闭视频播放器图形窗口，则％退出循环结束