yolov的matlab代码,根据自己需求更改训练样本

首先，您需要下载YOLOv的Matlab代码。接下来，您需要准备您自己的训练样本。您可以在ImageNet等公共数据集中下载现成的图像，或者从您自己的图像库中选择。

然后，您需要修改train_detector.m文件。该文件包含YOLOv的训练代码。您需要更改以下内容：

1. 修改图片路径：在train_detector.m文件的第10行中，将路径更改为您的训练样本的路径。

2. 修改标签文件：在train_detector.m文件的第27行中，将路径更改为您的标签文件的路径。您的标签文件应该包含每个训练样本的类别和位置信息。

3. 修改类别数：在train_detector.m文件的第32行中，将classes变量更改为您训练样本中实际的类别数。

4. 修改图片大小：在train_detector.m文件的第41行中，将network_input_size变量更改为您训练样本中实际的图片大小。

5. 修改训练参数：您可以在train_detector.m文件的第56行开始处修改训练参数，例如批量大小、学习率等。

6. 运行训练：当您完成了上述步骤后，运行train_detector.m文件即可开始训练。

注意：在更改训练样本时，您需要确保每个图像都有与之对应的标签文件。否则，YOLOv将无法正确训练。同时，为了获得更好的训练结果，您需要确保您的训练样本数量足够大，并且每个类别的样本数量大致相等。

相关问题

matlab使用yolov5

### 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。

% 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。

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！

[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]。