使用单镜头多伯克斯检测器，用于对象检测的代码生成
此示例显示了如何为SSD网络（SSDobjectDetector对象）生成CUDA®代码，并利用Nvidia®Cudnn和Tensorrt库。SSD网络基于馈送前向卷积神经网络，该网络在单个镜头中检测图像中的多个对象。可以将SSD网络视为具有两个子网络。功能提取网络，然后是检测网络。
此示例为在该网络中生成代码使用SSD深度学习的对象检测计算机视觉工具箱™的示例。有关更多信息，请参阅使用SSD深度学习的对象检测（计算机视觉工具箱）。这使用SSD深度学习的对象检测示例使用Resnet-50进行功能提取。与特征提取网络相比，检测子网络是一个小的CNN，由少数卷积层和特定于SSD的层组成。
第三方先决条件
必需的
此示例生成CUDA MEX，并具有以下第三方要求。
CUDA启用了NVIDIA GPU和兼容驱动程序。
可选的
对于非MEX构建，例如静态，动态库或可执行文件，此示例具有以下其他要求。
NVIDIA工具包。
Nvidia Cudnn图书馆。
编译器和库的环境变量。有关更多信息，请参阅第三方硬件和设置先决条件下载188bet金宝搏。
验证GPU环境
使用Coder.CheckgPuinstall函数以验证运行此示例所需的编译器和库是否正确设置。
envcfg = coder.gpuenvconfig（'主持人'）；envcfg.deeplibtarget ='cudnn';envcfg.deepcodegen = 1;envcfg.quiet = 1;coder.checkgpuinstall（envcfg）;
进行验证的dagnetwork
net = getssdnw（）;
DAG网络包含180层，包括卷积，relu和批处理标准化层，锚盒，SSD合并，焦点损耗和其他层。要显示深度学习网络体系结构的互动可视化，请使用分析（深度学习工具箱）功能。
分析（NET）;
这ssdobj_detect入口点功能
这ssdobj_detect.m入口点功能采用图像输入，并使用保存在该图像上的检测器运行检测器SSDRESNET50VEHICLEEXAMPLE_20A.MAT文件。该功能从SSDRESNET50VEHICLEEXAMPLE_20A.MAT归档到持久变量SSDOBJ并在后续检测调用中重复持久对象。
类型（'ssdobj_detect.m'）
函数OUTIMG = SSDOBJ_DETECT（in）％版权所有2019-2021 Mathworks，Inc。持续SSDOBJ;如果ISEMPTY（SSDOBJ）SSDOBJ = CODER.LOADDEEPLEARNINGNETWORK（'SSDRESNET50VEHICELEXAMPLE_20A.MAT'）;end％传递输入[bboxes，〜，labels] = ssdobj.detect（in，''threshold'，0.7）;％将分类标签转换为charactor矢量的细胞阵列，用于％执行标签= CellsTR（标签）；图像中的注释检测％。如果〜ISEMPTY（labels）Outimg = insertObjectAnnotation（in，'Rectangle'，bboxes，labels）;否则OUTIMG = in;结尾
运行MEX代码生成
为生成CUDA代码ssdobj_detect.m入口点功能，为MEX目标创建GPU代码配置对象，并将目标语言设置为C ++。使用coder.deeplearningconfig创建一个功能库丁深度学习配置对象并将其分配给深度学习GPU代码配置对象的属性。跑过代码根命令指定输入大小为[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'）；代码根-configCFGssdobj_detect-args{一个（300,300,3，'uint8'）}-报告
代码生成成功：查看报告
运行产生的mex
设置视频文件读取器并读取输入视频。创建视频播放器以显示视频和输出检测。
视频='Highway_lanechange.mp4';videofreader = vision.videofilereader（videofile，“ videooututputdatatype”，，，，'uint8'）；DepVideOplayer = Vision.DeployableVideOplayer（'尺寸'，，，，'风俗'，，，，'自定义大小'，[640 480]）;
阅读视频限制框架，并使用检测器检测视频中的车辆。
续= 〜ISDONE（videofreader）;尽管cont i = step（videofreader）;in = imresize（i，[300,300]）;out = ssdobj_detect_mex（in）;step（DepVideOplayer，out）;如果关闭视频播放器窗口，则会退出循环cont = 〜ISDONE（videOfReader）&& isopen（depVideOplayer）;结尾
参考
[1] Liu，Wei，Dragomir Anguelov，Dumitru Erhan，Christian Szegedy，Scott Reed，Cheng Yang Fu和Alexander C. Berg。“ SSD：单枪Multibox检测器。”在第14届欧洲计算机视觉会议上，ECCV2016。SpringerVerlag，2016年。
也可以看看
功能
对象
coder.gpuconfig|coder.gpuenvconfig|Coder.CudnnConfig|Vision.VideFilereDer（计算机视觉工具箱）|Vision.Deployable VideOplayer（计算机视觉工具箱）
相关示例
更多关于
- SSD Multbox检测入门（计算机视觉工具箱）
- 锚盒用于对象检测（计算机视觉工具箱）
