matlab实现yolov5目标检测

实现 YOLOv5 目标检测需要以下步骤：

1. 安装 MATLAB 2021a 及以上版本和 Deep Learning Toolbox。

2. 下载 YOLOv5 模型的权重文件，可以从官方 Github 仓库下载。

3. 创建一个新的 MATLAB 脚本，并加载 YOLOv5 模型的权重文件。例如：

net = load('yolov5s.pt', 'yolov5s');
lgraph = layerGraph(net.yolov5s);

4. 加载测试图像并进行预处理，使其与模型输入的要求相匹配。例如：

im = imread('test_image.jpg');
im = imresize(im, [640 640]);
im = im2single(im);

5. 将预处理后的图像传递给模型进行推理。例如：

detection = predict(lgraph, im);

6. 解析模型输出，提取检测到的目标的类别、置信度和边界框信息。例如：

classIDs = detection(1).classIDs;
scores = detection(1).scores;
bboxes = detection(1).bboxes;

7. 可以使用 MATLAB 提供的绘图函数将检测结果可视化。例如：

label = cellstr(num2str(classIDs));
annotatedImage = insertObjectAnnotation(im, 'rectangle', bboxes, label);
figure; imshow(annotatedImage);

以上就是使用 MATLAB 实现 YOLOv5 目标检测的基本步骤。