matlab yolov4代码

以下是一个简单的Matlab示例代码，演示如何使用YOLOv4进行图像目标检测：

% 加载YOLOv4网络
net = importONNXNetwork('yolov4.onnx');

% 读取测试图像
image = imread('test.jpg');

% 图像预处理
resizedImage = imresize(image, [416, 416]);
inputBlob = dlarray(single(resizedImage)/255, 'SSCB');

% 执行目标检测
detections = forward(net, inputBlob);

% 解析检测结果
numDetections = size(detections, 1);
for i = 1:numDetections
    classID = detections(i, 6);
    score = detections(i, 7);
    bbox = detections(i, 1:4) .* [size(image, 2), size(image, 1), size(image, 2), size(image, 1)];
    
    % 绘制边界框和标签
    image = insertObjectAnnotation(image, 'rectangle', bbox, sprintf('Class %d: %.2f', classID, score));
end

% 显示结果图像
imshow(image);

请注意，上述代码仅为示例，具体实现可能因YOLOv4模型和数据的特定要求而有所不同。确保您已经下载并正确加载了YOLOv4模型，并根据您的需求进行适当的调整和优化。

此外，还需要确保您具备适当的硬件和软件环境来运行YOLOv4模型。您可能需要安装并配置适当的深度学习框架（如ONNX）和相关工具。请参考Matlab的文档和深度学习工具箱的相关示例，以了解更多关于使用YOLOv4进行图像目标检测的详细信息。