基于Alexnet的R-CNN目标检测实现

利用Alexnet网络模型，运用迁移学习原理进行R-CNN目标检测网络的训练。通过导入预训练的Alexnet模型，加载Matlab自带的stop sign(停止标志)图像数据集，并在已标注的数据上进行训练。实现步骤包括：导入Alexnet预训练的模型、载入训练集图像、设置训练参数，并基于迁移学习原理，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。最后，使用测试图像验证训练好的目标检测器对stop sign图像的检测效果，标记目标区域并显示类别和置信度。