matlab yolo
时间: 2025-01-05 08:33:10 浏览: 129
### MATLAB 中基于 YOLO 的目标检测实现与使用
#### 准备工作
为了在 MATLAB 中实施 YOLO (You Only Look Once) 进行对象检测,需先安装 Computer Vision Toolbox™ 和 Deep Learning Toolbox™。这些工具箱提供了必要的函数和支持包来加载预训练模型并执行预测。
#### 加载预训练网络
MATLAB 支持多种版本的 YOLO 架构,包括但不限于 Tiny-YOLO v2 和 YOLOv3。对于特定应用领域如交通标志识别或通用物体类别分类,官方文档推荐采用已针对 COCO 数据集预先训练好的权重文件[^1]。
```matlab
% Load a pretrained tiny-yolov2 object detector.
detector = load('yolov2TinyCOCODetector.mat');
net = detector.detectorNet;
```
#### 配置环境变量
确保设置正确的路径指向 Darknet 或其他框架导出的 .cfg 文件以及相应的权重文件 (.weights),这一步骤通常涉及修改 `addpath` 命令以便访问自定义层或其他辅助脚本所在目录[^2]。
#### 执行推理过程
一旦完成了上述准备工作,则可以通过调用 `detect` 方法来进行实时视频流处理或是静态图像上的实例分割任务:
```matlab
% Read an image from file system or webcam feed into variable I.
I = imread('example.jpg');
% Perform object detection using the loaded network on input image I.
[bboxes, scores, labels] = detect(detector, I);
% Display detected bounding boxes along with their confidence score and label text over original picture.
imshow(I);
hold on;
for k = 1:length(scores)
rectangle('Position',bboxes(k,:),'LineWidth',2,'EdgeColor','g',...
'Clipping','off');
caption = sprintf('%s : %.2f',labels{k},scores(k));
text(bboxes(k,1), bboxes(k,2)-10, caption,...
'Color','yellow',...
'FontWeight','bold');
end
hold off;
```
此代码片段展示了如何读取一张图片作为输入源,并利用先前创建的对象探测器对其进行分析;最后通过图形界面展示标注后的结果图样。
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