matlab使用yolov5
时间: 2025-01-04 22:32:02 浏览: 92
### MATLAB中集成和使用YOLOv5模型进行对象检测
#### 加载预训练的YOLOv5模型
为了在MATLAB环境中加载并运行YOLOv5模型,首先需要下载官方发布的PyTorch版本YOLOv5权重文件。接着利用MATLAB内置的支持包`Deep Learning Toolbox Model for YOLO v3 Object Detector`作为基础框架,尽管名称提到的是YOLOv3,但是可以通过自定义修改适应于YOLOv5架构。
```matlab
% 设置路径到yolov5.pt PyTorch模型文件位置
modelPath = 'path/to/yolov5s.pt';
net = yolov5ObjectDetector(modelPath, "InputSize", [640 640 3]);
```
此代码片段创建了一个基于指定`.pt`文件的对象探测器实例,并设定了输入图片尺寸为640×640像素[^3]。
#### 准备测试图像数据集
准备好待测验的一组或多张图片用于验证模型效果。这些图片应该保存在一个易于访问的位置以便后续读取操作。
```matlab
imgFolder = fullfile(matlabroot,'toolbox','vision','visiondata',...
'stopSignImages');
imdsTest = imageDatastore(imgFolder);
readimage(imdsTest,1); % 查看第一幅图像是什么样子
```
上述脚本指定了一个包含停止标志样本照片的数据夹地址,并初始化了一个`ImageDatastore`对象来存储这批影像资料;最后调用了`readimage()`函数展示其中任意一张代表性的静态画面[^1]。
#### 进行预测与可视化结果
一旦完成了前期准备工作之后就可以正式调用之前构建的目标识别引擎来进行推理运算啦!
```matlab
[bboxes,scores,labels] = detect(net,I);
% 可视化检测结果
detectedI = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores);
imshow(detectedI)
title('Detected stop signs')
```
这里执行了实际的物体定位任务——即针对给定场景内的各个实体绘制矩形边框的同时附上相应的置信度得分以及类别标签说明文字。最终借助`insertObjectAnnotation()`辅助工具把所有标记信息叠加到了原始画面上面一目了然地呈现了出来[^2]。
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