R-cnn目标检测器的网络构建，请求支援！

想用matlab中Image Labeler 软件的数据为基础，做一个识别飞机的R-cnn目标检测器，但是alexnet网络构建怎么构建的，搞不清楚，训练参数又该怎么设置，有学者帮帮忙嘛？
下面这个是检测交通标志的模板代码

%%  数据类型转化（从matlab中Image Labeler 软件上形成的数据）
trainingdate=objectDetectorTrainingData(gTruth);
%%  导入网络
net=alexnet;
%%  设置训练策略参数并进行训练
% 设置训练策略参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
        'MiniBatchSize', 128, ...
        'InitialLearnRate', 1e-3, ...
        'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
        'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
        'LearnRateDropPeriod', 100, ...
        'MaxEpochs',10, ...
        'Verbose', true);

% 训练网络.
    rcnn = trainRCNNObjectDetector(trainingdate, net, options, ...
    'NegativeOverlapRange', [0 0.3], 'PositiveOverlapRange',[0.5 1]) 

%%  显示测试结果
% 读取数据
I = imread('D:\slowtest.jpg');
% 用检测器测试
[bboxes,scores] = detect(rcnn,I);
% 标注测试结果并显示
I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores);
figure
imshow(I)

该回答引用ChatGPT
R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是一种基于区域的卷积神经网络，用于目标检测。它的基本思想是先在图像中提取出若干个候选区域，然后对每个候选区域进行分类和边界框回归，最终得到目标检测结果。
在使用Image Labeler软件标注数据后，可以使用MATLAB中的objectDetectorTrainingData函数将数据转换为适合训练R-CNN目标检测器的格式。接下来，需要导入一个预训练的卷积神经网络，例如AlexNet，作为特征提取器。然后，可以使用trainRCNNObjectDetector函数训练R-CNN目标检测器。
下面是一个示例代码，用于训练一个R-CNN目标检测器来检测飞机：

matlab
%% 数据类型转化（从matlab中Image Labeler 软件上形成的数据）
trainingData = objectDetectorTrainingData(gTruth);
%% 导入网络
net = alexnet;
%% 设置训练策略参数并进行训练
% 设置训练策略参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'InitialLearnRate', 1e-3, ...
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod', 100, ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'Verbose', true);
% 训练网络
rcnn = trainRCNNObjectDetector(trainingData, net, options, ...
    'NegativeOverlapRange', [0 0.3], 'PositiveOverlapRange',[0.5 1]);
%% 显示测试结果
% 读取数据
I = imread('test.jpg');
% 用检测器测试
[bboxes, scores] = detect(rcnn, I);
% 标注测试结果并显示
I = insertObjectAnnotation(I, 'rectangle', bboxes, scores);
figure
imshow(I)

在这个示例代码中，首先使用objectDetectorTrainingData函数将标注数据转换为适合训练R-CNN目标检测器的格式。然后，使用alexnet函数导入一个预训练的AlexNet卷积神经网络作为特征提取器。接下来，使用trainingOptions函数设置训练策略参数，并使用trainRCNNObjectDetector函数训练R-CNN目标检测器。最后，使用detect函数检测图像中的目标，并使用insertObjectAnnotation函数将检测结果标注在图像上并显示出来。
需要注意的是，训练R-CNN目标检测器需要大量的标注数据和计算资源，因此需要耐心等待训练完成。此外，还需要根据具体的应用场景和数据集调整训练策略参数，以获得更好的检测效果。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
首先，了解一下RCNN目标检测器。RCNN是基于区域的卷积神经网络，可以用于检测输入图像中的物体。算法包括三个步骤：1. 提取候选区域；2. 对每个候选区域进行卷积神经网络特征提取；3. 使用分类器完成分类和位置回归。其中，候选区域提取通过选择性搜索算法实现。

根据你提供的模板代码，可以看出以下几个步骤：

数据类型转化。将用matlab中Image Labeler软件标注的数据转化为可供训练的RCNN数据格式。
导入alexnet网络，该网络作为特征提取器，用于对候选区域提取的目标物体进行特征提取。
设置训练策略参数并进行训练。训练策略参数包括SGD优化算法、mini-batch大小、初始学习率、学习率变化策略、训练轮数等。
使用训练得到的RCNN模型进行目标检测。这里使用检测交通标志的模板代码进行测试并显示结果。

如果要将该模板代码改为识别飞机的RCNN目标检测器，需要进行以下几个步骤：

修改训练数据。使用matlab中Image Labeler软件标注飞机的数据进行训练，将训练数据传入RCNN训练函数中。
修改网络。alexnet网络是一个通用的图像识别网络，需要根据识别对象的特点进行修改或者选择更加适合的网络结构。
调整训练策略参数。根据数据集大小、网络复杂程度等因素，需要对训练策略参数进行调整。
使用训练得到的RCNN模型进行目标检测。这里需要修改检测函数中的文件路径和图片名称，以及选择合适的bounding box和score阈值。

下面是修改后的代码示例：

%% 数据类型转化
trainingdate=objectDetectorTrainingData(gTruth,'Characteristics','TrainingData');

%% 导入网络
% 选择适合识别飞机的网络，这里使用了VGG16网络
net = vgg16;

% 替换网络输出层，原本的网络是1000分类，我们需要改为二分类（飞机和非飞机）
% 这里以VGG16为例实现
numClasses = 2;
lgraph = layerGraph(net);

newFCLayer = fullyConnectedLayer(numClasses, ...
    'Name','new_fc', ...
    'WeightLearnRateFactor',10, ...
    'BiasLearnRateFactor',10);
lgraph = replaceLayer(lgraph,'fc8',newFCLayer);
newClassLayer = classificationLayer('Name','new_classoutput');
lgraph = replaceLayer(lgraph,'fc8relu',newClassLayer);

net = dlnetwork(lgraph);

%% 设置训练策略参数并训练网络
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'InitialLearnRate', 1e-3, ...
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod', 10, ...
    'MaxEpochs',30, ...
    'Verbose', true);

%% 训练网络
rcnn = trainRCNNObjectDetector(trainingdate, net, options, ...
    'NegativeOverlapRange', [0 0.3], 'PositiveOverlapRange',[0.5 1]);

%% 显示测试结果
% 读取数据
I = imread('test.jpg');
% 用检测器测试
[bboxes,scores] = detect(rcnn,I);
% 标注测试结果并显示
I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores);
figure
imshow(I)

在上述代码中，我们选择了适合识别飞机的VGG16网络，并替换输出层为二分类输出。训练策略参数和训练数据类型转化的部分和原始代码相同。最后，对于使用检测函数进行测试，我们将文件路径和图片名称改为test.jpg，并调整了bounding box和score阈值。
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