matlab的yolo行人检测

### 使用 MATLAB 实现 YOLO 行人检测 在 MATLAB 中实现 YOLO（You Only Look Once）目标检测算法进行行人检测，可以利用 Deep Learning Toolbox 提供的功能。以下是详细的说明以及示例代码。 #### 环境准备 要使用 MATLAB 进行 YOLO 目标检测，需安装以下工具箱： - **Deep Learning Toolbox** - **Computer Vision Toolbox** 这些工具箱提供了预训练模型和函数支持，用于加载自定义权重文件、配置网络结构并执行推理操作[^1]。 --- #### 加载预训练的 YOLOv2 模型 MATLAB 支持直接加载官方提供的预训练 YOLOv2 或者其他版本的模型。如果需要针对特定数据集重新训练，则可以通过 `trainYOLOv2ObjectDetector` 函数完成训练过程[^2]。 下面展示如何加载内置的 COCO 数据集上的预训练 YOLOv2 模型： ```matlab % Load a pretrained YOLO v2 object detector. net = yolov2('yolov2ResNet50COCO'); ``` 此命令会下载基于 ResNet-50 的 YOLOv2 预训练模型，该模型已经在 COCO 数据集中进行了训练，能够识别多种类别对象，其中包括“person”类表示行人。 --- #### 获取实时视频流 通过 Computer Vision Toolbox 可以轻松访问摄像头设备来捕获实时图像帧作为输入源。创建 VideoReader 对象或者 webcam 对象读取每一帧画面传递给已构建好的神经网络做预测分析。 ```matlab % Access the default camera device and start capturing frames. camera = webcam(); % Use 'webcam' to connect with your system's primary camera. while true frame = snapshot(camera); % Capture one image from the video stream. % Run detection on this single captured frame using our loaded network model. [bboxes, scores, labels] = detect(net, frame); % Display results including bounding boxes around detected people along with their confidence score values overlaid onto original images. detectedFrame = insertObjectAnnotation(frame,'rectangle', bboxes, cellstr(labels)); figure; imshow(detectedFrame); title('Pedestrian Detection Results'); end release(camera); close all; ``` 上述脚本实现了循环读入每张图片并通过调用 `detect()` 方法得到边界框位置信息及其对应标签名称列表返回值。最后一步是在原图上绘制矩形标记区域以便可视化效果更直观。 --- #### 自定义训练 (可选) 当现有公开可用的数据集无法满足实际应用场景需求时，可能还需要收集新的标注样本集合再单独对其进行微调优化处理。具体流程如下所示: 1. 准备好自己的数据集，并将其转换成适合导入的形式； 2. 定义锚点尺寸参数设置； 3. 调整超参数选项比如学习率初始值大小等等； 4. 执行正式训练阶段直至收敛为止； ```matlab % Define training options such as solver type, learning rate schedule etc.. options = trainingOptions('sgdm',... 'LearnRateSchedule','piecewise',... 'InitialLearnRate',1e-3,... 'MaxEpochs',25,... 'MiniBatchSize',8,... 'Shuffle','every-epoch',... 'CheckpointPath',tempdir); % Train custom YOLO-v2 detector based upon user-defined dataset specifications provided earlier above here... detector = trainYOLOv2ObjectDetector(trainingData, layers, options); save('myCustomTrainedModel.mat','detector'); disp('Training completed successfully!'); ``` 以上片段仅作示范用途，在真正动手实践之前建议仔细阅读官方文档了解更多细节内容。 --- ### 总结 综上所述，借助于 MATLAB 平台强大的机器学习框架体系架构优势，无论是快速原型开发还是深入研究探索都可以高效便捷地达成预期目的。对于初学者而言按照本文介绍的方法步骤即可顺利完成基本功能演示验证工作。