Matconvnet实现目标检测（person&car）

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：

% 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 imageboxes = 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

注意到load box中的内容我是没有改的。

运行结果如下：

>> fast_rcnn_demoDetections 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：