matlab装yolo

### 安装和配置YOLO物体检测模型

#### 准备工作
为了在MATLAB中成功安装并使用YOLO进行物体检测，环境准备至关重要。需要确保已安装适当版本的深度学习工具箱以及MATLAB R2018b或更新版本[^1]。

#### 下载预训练模型
可以从官方资源或其他可信渠道下载所需的YOLO权重文件（通常是`.weights`格式）。对于特定版本如YOLOv3、YOLOv8或YOLOv9的选择取决于具体应用场景的需求[^2]。

#### 加载网络结构定义
通常情况下，YOLO模型会附带一个描述网络架构的配置文件（如`.cfg`），此文件需与权重文件一同加载到MATLAB环境中。可以利用Deep Learning Toolbox中的函数来完成这一步骤。

% 设置路径指向.cfg文件位置
net = yolov3ObjectDetector('yolov3.cfg', 'yolov3.weights');

#### 测试安装效果
一旦完成了上述设置，可以通过简单的测试脚本来验证YOLO是否能够正常运行：

% 读取图像作为输入样本
I = imread('example.jpg');

% 执行目标检测
[bboxes, scores, labels] = detect(net, I);

% 显示带有标注框的结果图
imshow(I);
hold on;
for i = 1:length(bboxes)
    rectangle('Position', bboxes(i,:), ...
              'LineWidth', 2,...
              'EdgeColor','g',...
              'LineStyle','-');
end
title(['Detected Objects']);