clc
clearvars
清除
关全部的
newlayers = [
imageInputLayer（[32 32 3]，“姓名”,“图像输入”)
卷积2dlayer（[5 5]，32，“姓名”,“conc”,“biaslearnratefactor”2，“填充”，[2 2 2 2]，“掌控itializer”,“窄法线”)
maxpooling2dlayer（[3 3]，“姓名”,“maxpool”,“步幅”,[2 2])
雷卢耶(“姓名”,“雷卢”)
卷积2dlayer（[5 5]，32，“姓名”,“conv_1”,“biaslearnratefactor”2，“填充”，[2 2 2 2]，“掌控itializer”,“窄法线”)
雷卢耶(“姓名”,“relu_1”)
普通Pooling2dlayer（[3 3]，“姓名”,“avgpool”,“步幅”,[2 2])
卷积2dlayer（[5 5]，64，“姓名”,“conv_2”,“biaslearnratefactor”2，“填充”，[2 2 2 2]，“掌控itializer”,“窄法线”)
雷卢耶(“姓名”,“relu_2”)
普通Pooling2dlayer（[3 3]，“姓名”,“avgpool_1”,“步幅”,[2 2])
全康统计（64，“姓名”,“FC”,“biaslearnratefactor”2，“掌控itializer”,“窄法线”)
雷卢耶(“姓名”,“relu_3”)
完全连接层（2，“姓名”,“fc_rcnn”,“biasl2factor”，1，“biaslearnratefactor”，5，“救援人力活动”8.“掌控itializer”,“窄法线”)
软MaxLayer(“姓名”,“softmax”)
ClassificationLayer（“姓名”,“类输出”)]
加载（“真相，马特”);
拯救新图层
加载（'gun.mat','wgtruth','newlayers')
imDir=fullfile（matlabroot，'wgtruth')
AddPath（IMDIR）
选项=培训选项('sgdm','minibatchsize', 10,“初始学习率”，1e-4，'maxepochs', 67)
rcnn=列车RCNNObjectDetector（WGTreath、Newlayers、options、，“负超范围”，[0 0.3]）
img = imread（‘14.jpg’);
[bbox，score，label] =检测（rcnn，img，'minibatchsize', 10)
[得分，idx]=最大（得分）
bbox = bbox（idx，:)
注释=sprintf(“%s：（置信度=%f）”，标签（idx），分数）；
detectedimg = InsertObjectAnnotation（IMG，“矩形”，bbox，注释）;
数字
imshow（DetectedImg）;
