Matlab实现YOLOv8目标识别系统：80类对象的预训练与部署

资源摘要信息:"本压缩包提供了一个基于Matlab环境的预训练YOLO（You Only Look Once）v8对象识别工具，该工具能识别多达80个不同的对象类别。YOLO是一种流行的实时对象检测系统，以其快速和准确性而闻名。本资源包包含了一系列的Matlab脚本和函数，使得用户能够利用预训练的YOLOv8模型进行对象检测，以及通过替换数据集来训练自己的YOLOv8模型。 具体来说，该资源包中的文件功能如下： - yolov8ObjectDetector.m: 这是一个Matlab类文件，用于创建和操作YOLO v8对象检测器，包括加载预训练的模型、设置参数和执行检测。 - getYOLOFormat.m: 这个脚本函数可能用于将数据集转换成YOLO模型训练需要的特定格式。 - trainYOLOv8ObjectDetector.m: 此函数允许用户使用自定义数据集来训练YOLO v8模型，通过指定训练参数和训练数据来实现模型的个性化训练。 - installUltralytics.m: Ultralytics是一个提供YOLOv8模型和相关工具的组织。此脚本文件可能用于在Matlab环境中安装或设置Ultralytics提供的YOLOv8相关工具和依赖。 - detectYOLOv8.m: 这是一个执行实时对象检测的函数，它会加载预训练的YOLOv8模型，并使用该模型来识别输入图像中的对象。 - importYOLOv8Model.m: 此函数用于导入在其他平台或框架中训练好的YOLOv8模型到Matlab环境中。 - setPythonEnv.m: 由于YOLOv8的某些实现可能依赖于Python环境，该脚本可能用于设置Matlab中调用Python所需的环境变量。 - codegenYOLOv8.m: 这个函数用于为YOLOv8模型生成C代码，以便在不支持Matlab的环境中部署模型。 - gpuCodegenYOLOv8.m: 与codegenYOLOv8.m类似，但专门针对GPU计算进行代码生成优化。 - yolov8Predict.m: 此函数用于对给定的图像数据执行预测操作，利用YOLOv8模型来识别图像中的对象。 整个资源包允许Matlab用户无缝地利用YOLOv8模型进行对象识别，无论是使用预训练的模型还是根据自己的数据集来训练新的模型。此外，该资源包还提供了代码生成工具，用户可以将YOLOv8模型部署到C和GPU环境中，扩展了模型的应用场景。值得注意的是，用户需要确保Matlab环境已经安装了相应的工具箱和Python环境，以便正确使用这些脚本和函数。 最后，标签中提到的“数据集 可更换”意味着用户可以将自己收集或公开的数据集用于YOLOv8模型的训练和识别过程中，这为定制化和专业化应用提供了可能。"