基于YOLOv5的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)詳解（附MATLAB GUI版代碼）
摘要：本文重點(diǎn)介紹了基于YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的MATLAB實(shí)現(xiàn)，用于智能檢測(cè)物體種類并記錄和保存結(jié)果，對(duì)各種物體檢測(cè)結(jié)果可視化，提高目標(biāo)識(shí)別的便捷性和準(zhǔn)確性。本文詳細(xì)闡述了目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的原理，并給出MATLAB的實(shí)現(xiàn)代碼、預(yù)訓(xùn)練模型，以及GUI界面設(shè)計(jì)。基于YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)算法，在界面中可以選擇各種圖片、文件夾、視頻進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別。博文提供了完整的MATLAB代碼和使用教程，適合新入門(mén)的朋友參考，完整代碼資源文件請(qǐng)轉(zhuǎn)至文末的下載鏈接。
完整代碼下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiYmphw
參考視頻演示：https://www.bilibili.com/video/BV1ro4y1w75j/
1. 引言
撰寫(xiě)這篇博客的初衷是分享YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用，為大家提供實(shí)踐指南。感謝粉絲們的支持。這里我非常鼓勵(lì)讀者深入理解背后原理，發(fā)揮創(chuàng)造力，進(jìn)行探索與嘗試，而不是簡(jiǎn)單地套用現(xiàn)成的解決方案。期待在未來(lái)的技術(shù)交流中，共同進(jìn)步與成長(zhǎng)。本博客內(nèi)容為博主原創(chuàng)，相關(guān)引用和參考文獻(xiàn)我已在文中標(biāo)注，考慮到可能會(huì)有相關(guān)研究人員蒞臨指導(dǎo)，博主的博客這里盡可能以學(xué)術(shù)期刊的格式撰寫(xiě)，如需參考可引用本博客格式如下：
[1] 思緒無(wú)限. 基于YOLOv5的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)詳解[J/OL]. CSDN, 2023.05.?https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/130472314.
[2] Wu, S. (2023, May). A Comprehensive Guide to Object Detection System Based on YOLOv5 [J/OL]. CSDN.?https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/130472314.
目標(biāo)檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，旨在從圖像或視頻中檢測(cè)并識(shí)別特定物體（Ren et al., 2015）[1]。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域取得了顯著成果。R-CNN（Girshick et al., 2014）[2]是第一個(gè)將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)的方法，該方法首先使用選擇性搜索生成物體候選框，然后使用CNN對(duì)候選框進(jìn)行特征提取，最后通過(guò)支持向量機(jī)進(jìn)行分類。R-CNN相較于傳統(tǒng)方法在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)上取得了較好的性能，但計(jì)算速度較慢，無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)。
為解決R-CNN速度問(wèn)題，Girshick提出了Fast R-CNN（Girshick, 2015）[3]。Fast R-CNN通過(guò)引入RoI池化層，將物體候選框的特征提取與分類進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，大幅提高了檢測(cè)速度。然而，F(xiàn)ast R-CNN仍依賴于選擇性搜索生成物體候選框，導(dǎo)致檢測(cè)速度仍有待提升。Faster R-CNN（Ren et al., 2015）[1]進(jìn)一步改進(jìn)了Fast R-CNN，通過(guò)引入?yún)^(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN），實(shí)現(xiàn)了物體候選框生成與特征提取的端到端學(xué)習(xí)。Faster R-CNN在保持較高精度的同時(shí)，取得了更快的檢測(cè)速度。SSD（Liu et al., 2016）[4]是另一個(gè)流行的目標(biāo)檢測(cè)方法，通過(guò)在不同尺度的特征圖上進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同尺度物體的高效檢測(cè)。SSD在速度與精度上達(dá)到了較好的平衡，但在小物體檢測(cè)上性能略遜于Faster R-CNN。
YOLO（You Only Look Once，Redmon et al., 2016）[5]系列算法憑借其實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注。YOLO將目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)視為回歸問(wèn)題，通過(guò)單次前向傳播實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的位置與類別預(yù)測(cè)。YOLOv2（Redmon and Farhadi, 2017）[8]通過(guò)改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練策略，在保持實(shí)時(shí)性的同時(shí)進(jìn)一步提高了檢測(cè)精度。YOLOv3（Redmon 和 Farhadi, 2018）[9]采用了多尺度特征融合，引入了類別與物體性（objectness）分離的策略，提高了小物體檢測(cè)性能。YOLOv4（Bochkovskiy et al., 2020）[7]在YOLOv3的基礎(chǔ)上，融合了多種最新的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，如CSPNet、PANet和SPP，進(jìn)一步提高了檢測(cè)精度與速度。YOLOv5（Bochkovskiy et al., 2020）[6]作為最新版本，在YOLOv4的基礎(chǔ)上進(jìn)行了架構(gòu)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了更高的精度與更快的速度。
雖然目前已經(jīng)有許多基于YOLOv5的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用，但多數(shù)針對(duì)特定領(lǐng)域，缺乏統(tǒng)一、易用的界面。因此，本博客將介紹一種基于YOLOv5的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，使用MATLAB實(shí)現(xiàn)，并提供圖形化用戶界面（GUI）以便于用戶進(jìn)行交互操作。本博客的貢獻(xiàn)點(diǎn)如下：
提供了一個(gè)基于YOLOv5的通用目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，支持不同領(lǐng)域的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)；
詳細(xì)介紹了MATLAB實(shí)現(xiàn)的原理，包括預(yù)處理、模型加載、預(yù)測(cè)、結(jié)果可視化等；
提供了一個(gè)易用的GUI界面，支持圖片檢測(cè)、批量檢測(cè)、視頻檢測(cè)以及調(diào)用攝像頭檢測(cè)；
允許用戶更換不同的網(wǎng)絡(luò)模型，以滿足不同任務(wù)的需求；
結(jié)果可視化方面，通過(guò)界面直觀顯示檢測(cè)結(jié)果，便于用戶分析。
2. 系統(tǒng)界面演示效果
本節(jié)將介紹基于YOLOv5的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的圖形化用戶界面（GUI）功能及演示效果。
（1）選擇圖片檢測(cè)：用戶可以通過(guò)文件選擇對(duì)話框選擇一張圖片進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將圖片調(diào)整為合適的尺寸，并將結(jié)果顯示在GUI界面上。結(jié)果包括物體的類別、置信度以及邊界框。
（2）選擇文件夾批量檢測(cè)：用戶可以選擇一個(gè)文件夾進(jìn)行批量檢測(cè)。系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)處理文件夾中的所有圖片，并將檢測(cè)結(jié)果記錄在下方的表格中。輸出結(jié)果包括帶有邊界框和類別標(biāo)簽的圖片。
（3）選擇視頻檢測(cè)：用戶可以選擇一個(gè)視頻文件進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。系統(tǒng)會(huì)對(duì)視頻中的每一幀圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，并將檢測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)顯示在GUI界面上。同時(shí)，用戶可以選擇將檢測(cè)結(jié)果保存為視頻文件。
（4）調(diào)用攝像頭檢測(cè)：用戶可以使用系統(tǒng)內(nèi)置的攝像頭進(jìn)行實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)。系統(tǒng)會(huì)捕捉攝像頭的視頻流，并對(duì)每一幀圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。檢測(cè)結(jié)果將實(shí)時(shí)顯示在GUI界面上。
（5）更換不同網(wǎng)絡(luò)模型：系統(tǒng)支持用戶更換不同的YOLOv5網(wǎng)絡(luò)模型。用戶可以根據(jù)自己的需求，選擇合適的模型進(jìn)行檢測(cè)。不同的模型在精度和速度上可能存在差異。
（6）通過(guò)界面顯示結(jié)果和可視化：系統(tǒng)的GUI界面提供了直觀的結(jié)果展示和可視化功能。用戶可以清晰地查看檢測(cè)到的物體、邊界框、類別以及置信度。
3. 檢測(cè)過(guò)程代碼
首先，創(chuàng)建一個(gè)名為Detector_YOLOv5的類，它封裝了執(zhí)行目標(biāo)檢測(cè)的所有方法。以下是類的主要組成部分：
屬性（Properties）：類的屬性定義了檢測(cè)器所需的信息，例如類別名稱（COCO數(shù)據(jù)集中的80個(gè)類別）、權(quán)重文件、置信度閾值、非極大值抑制（NMS）閾值和各類別的顏色；方法（Methods）：類的方法定義了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)的功能。構(gòu)造函數(shù)（Detector_YOLOv5）在初始化時(shí)加載預(yù)訓(xùn)練的YOLOv5模型。detect方法對(duì)給定的圖像執(zhí)行目標(biāo)檢測(cè)，代碼還包括一些常量屬性。
接下來(lái)，詳細(xì)介紹detect方法的實(shí)現(xiàn)：1. 圖像預(yù)處理：輸入圖像被調(diào)整為YOLOv5所需的尺寸（例如，640x640像素），然后將其歸一化并調(diào)整維度以適應(yīng)模型輸入要求。 2. 模型推理：將預(yù)處理后的圖像傳遞給networks_yolov5sfcn函數(shù)，該函數(shù)使用預(yù)訓(xùn)練的YOLOv5模型計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果。 3. 后處理：根據(jù)預(yù)設(shè)的置信度閾值篩選預(yù)測(cè)結(jié)果。使用非極大值抑制（NMS）來(lái)合并重疊的邊界框。 4. 結(jié)果輸出：將預(yù)測(cè)結(jié)果（邊界框、分?jǐn)?shù)和類別標(biāo)簽）返回給調(diào)用者。
這里給出如何使用Detector_YOLOv5類對(duì)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。首先加載模型，然后創(chuàng)建檢測(cè)器實(shí)例。接著，讀取圖像，執(zhí)行檢測(cè)并可視化結(jié)果（在圖像上繪制邊界框、類別標(biāo)簽和置信度）。最后，將標(biāo)注后的圖像保存到文件。這里講解如何使用已經(jīng)訓(xùn)練好的YOLOv5 ONNX模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。首先加載模型并創(chuàng)建檢測(cè)器實(shí)例：
首先，定義模型文件的路徑，這里使用了預(yù)訓(xùn)練好的YOLOv5 ONNX模型。接著，利用Detector_YOLOv5類創(chuàng)建一個(gè)檢測(cè)器實(shí)例。networks_yolov5sfcn是一個(gè)MATLAB導(dǎo)入的ONNX模型的函數(shù)，用于實(shí)現(xiàn)YOLOv5模型的前向傳播。下面讀取待檢測(cè)的圖像：
指定待檢測(cè)圖像的路徑，并使用imread函數(shù)讀取圖像。使用檢測(cè)器進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)：
調(diào)用detect方法對(duì)讀取的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。detect方法返回三個(gè)輸出：邊界框（bboxes）、置信度得分（scores）和類別標(biāo)簽（labels）。同時(shí)，使用tic和toc函數(shù)計(jì)算檢測(cè)所需的時(shí)間。繪制檢測(cè)結(jié)果并保存標(biāo)注后的圖像：
將檢測(cè)結(jié)果（類別標(biāo)簽、置信度得分和邊界框）添加到圖像上。首先，為每個(gè)檢測(cè)到的目標(biāo)生成一個(gè)包含類別標(biāo)簽和置信度的字符串（annotations）。然后，根據(jù)類別標(biāo)簽確定對(duì)應(yīng)的顏色。接著，使用insertObjectAnnotation函數(shù)將檢測(cè)結(jié)果繪制到圖像上，并使用imshow函數(shù)顯示標(biāo)注后的圖像。最后，使用imwrite函數(shù)將標(biāo)注后的圖像保存到文件。
4. 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
本節(jié)將詳細(xì)介紹基于YOLOv5的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)框架和實(shí)現(xiàn)方法。系統(tǒng)主要分為兩個(gè)部分：預(yù)測(cè)部分和圖形用戶界面(GUI)部分。預(yù)測(cè)部分主要包括圖片、文件夾分類、模型更換等功能。GUI部分則包含各種操作按鈕和可視化結(jié)果展示。在設(shè)計(jì)GUI界面時(shí)，需要考慮如下幾個(gè)方面：
界面布局：設(shè)計(jì)一個(gè)清晰、易于使用的界面布局，便于用戶進(jìn)行各種操作。
功能實(shí)現(xiàn)：實(shí)現(xiàn)用戶在界面上執(zhí)行的各種操作，例如選擇圖片、文件夾分類、模型更換等。
可視化結(jié)果展示：將檢測(cè)結(jié)果以圖形或文本的形式展示在界面上，便于用戶查看和分析。
基于以上要求，可以設(shè)計(jì)一個(gè)包含以下功能的GUI界面：
選擇圖片檢測(cè)：用戶可以通過(guò)點(diǎn)擊按鈕選擇一張圖片進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。
選擇文件夾批量檢測(cè)：用戶可以選擇一個(gè)文件夾，對(duì)文件夾中的所有圖片進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。
選擇視頻檢測(cè)：用戶可以選擇一個(gè)視頻文件，對(duì)視頻中的每一幀進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。 調(diào)用攝像頭檢測(cè)：用戶可以使用攝像頭實(shí)時(shí)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。
更換不同網(wǎng)絡(luò)模型：用戶可以在多個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型之間進(jìn)行切換，以滿足不同場(chǎng)景的需求。
通過(guò)界面顯示結(jié)果和可視化：將檢測(cè)結(jié)果以圖形或文本的形式展示在界面上。
為了實(shí)現(xiàn)上述功能，可以使用MATLAB的App Designer工具來(lái)創(chuàng)建GUI界面。App Designer是一個(gè)基于MATLAB語(yǔ)言的交互式開(kāi)發(fā)環(huán)境，可以方便地設(shè)計(jì)和創(chuàng)建具有各種功能的圖形用戶界面。以下是使用App Designer創(chuàng)建的基于YOLOv5的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的GUI界面實(shí)現(xiàn)步驟：
打開(kāi)MATLAB，選擇App Designer工具創(chuàng)建一個(gè)新的項(xiàng)目。
在設(shè)計(jì)界面中添加各種組件，例如按鈕、文本框、圖像框等。設(shè)置組件的屬性和樣式，以滿足界面設(shè)計(jì)要求。
編寫(xiě)各個(gè)組件的回調(diào)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能。例如，點(diǎn)擊“選擇圖片檢測(cè)”按鈕時(shí)，彈出文件選擇對(duì)話框，讓用戶選擇一張圖片進(jìn)行檢測(cè)；點(diǎn)擊“調(diào)用攝像頭檢測(cè)”按鈕時(shí)，啟動(dòng)攝像頭并實(shí)時(shí)顯示檢測(cè)結(jié)果。
在回調(diào)函數(shù)中調(diào)用YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)算法，獲取檢測(cè)結(jié)果，并將結(jié)果顯示在界面上。例如，將檢測(cè)到的目標(biāo)用矩形框標(biāo)記，并在圖像框中顯示；將檢測(cè)到的目標(biāo)類別和置信度以文本的形式顯示在文本框中。
根據(jù)需要，添加其他功能和組件，例如模型切換功能。在界面中添加一個(gè)下拉菜單，列出可用的預(yù)訓(xùn)練模型。當(dāng)用戶在下拉菜單中選擇一個(gè)模型時(shí)，更新回調(diào)函數(shù)中的模型參數(shù)，以使用新的模型進(jìn)行檢測(cè)。
完成界面設(shè)計(jì)和功能實(shí)現(xiàn)后，保存并運(yùn)行項(xiàng)目。在運(yùn)行界面中測(cè)試各個(gè)功能，確保功能正常運(yùn)行并滿足需求。
對(duì)于需要進(jìn)一步優(yōu)化的功能，可以在App Designer的代碼視圖中進(jìn)行修改和調(diào)整。例如，優(yōu)化檢測(cè)算法的性能，提高實(shí)時(shí)檢測(cè)的幀率；調(diào)整界面布局，使其更美觀易用。
通過(guò)以上步驟，可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于YOLOv5的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的GUI界面。用戶可以通過(guò)界面方便地選擇圖片、文件夾或視頻進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，并在界面上查看和分析檢測(cè)結(jié)果。同時(shí)，用戶還可以根據(jù)不同場(chǎng)景的需求，切換不同的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行檢測(cè)。
5. 結(jié)果分析和優(yōu)化建議
在本節(jié)中，將對(duì)YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)算法的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，并提出一些建議以優(yōu)化其性能。
結(jié)果分析：通過(guò)使用預(yù)訓(xùn)練的YOLOv5模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，可以觀察到以下特點(diǎn)
檢測(cè)速度：YOLOv5具有較快的檢測(cè)速度，這對(duì)于實(shí)時(shí)應(yīng)用非常重要。尤其是在GPU加速的情況下，檢測(cè)速度可以達(dá)到實(shí)時(shí)水平。
準(zhǔn)確性：YOLOv5的檢測(cè)準(zhǔn)確性相對(duì)較高，可以在各種場(chǎng)景中準(zhǔn)確檢測(cè)出目標(biāo)物體。然而，在一些復(fù)雜場(chǎng)景中，例如目標(biāo)遮擋、小目標(biāo)和低分辨率情況下，檢測(cè)性能可能會(huì)受到影響。
通用性：YOLOv5能夠檢測(cè)多達(dá)80個(gè)類別的目標(biāo)，具有較高的通用性。然而，對(duì)于一些特定的應(yīng)用場(chǎng)景，可能需要在特定的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，以提高檢測(cè)性能。
針對(duì)YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)算法的特點(diǎn)，提出以下優(yōu)化建議：
模型微調(diào)：為了提高YOLOv5在特定應(yīng)用場(chǎng)景的檢測(cè)性能，可以在相關(guān)數(shù)據(jù)集上對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)。通過(guò)在有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)，模型可以更好地適應(yīng)新的場(chǎng)景，從而提高檢測(cè)準(zhǔn)確性。
數(shù)據(jù)增強(qiáng)：在訓(xùn)練過(guò)程中，使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以提高模型的泛化能力。例如，可以使用圖像旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)、裁剪等方法擴(kuò)充訓(xùn)練集。數(shù)據(jù)增強(qiáng)有助于模型學(xué)習(xí)到更多的特征，提高檢測(cè)性能。
模型融合：在一些復(fù)雜場(chǎng)景下，可以考慮將多個(gè)檢測(cè)模型進(jìn)行融合，以提高檢測(cè)準(zhǔn)確性。例如，可以將YOLOv5與其他目標(biāo)檢測(cè)算法（如Faster R-CNN、SSD等）進(jìn)行融合，綜合利用各自的優(yōu)勢(shì)，提高整體檢測(cè)性能。
多尺度檢測(cè)：針對(duì)不同尺寸的目標(biāo)，可以考慮使用多尺度檢測(cè)策略。通過(guò)將輸入圖像調(diào)整到不同的尺寸，可以在不同的尺度上進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，從而提高檢測(cè)準(zhǔn)確性。
根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的需求，可以對(duì)YOLOv5進(jìn)行一定程度的調(diào)整以滿足特定場(chǎng)景的要求：
自定義類別：根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求，可以對(duì)YOLOv5進(jìn)行修改，以檢測(cè)特定類別的目標(biāo)。這需要重新訓(xùn)練模型，使其能夠識(shí)別和檢測(cè)自定義類別的物體。
減小模型規(guī)模：為了適應(yīng)邊緣設(shè)備（如移動(dòng)設(shè)備、嵌入式設(shè)備等）上的計(jì)算能力限制，可以考慮減小YOLOv5模型的規(guī)模。通過(guò)降低模型的層數(shù)、通道數(shù)等參數(shù)，可以降低模型的計(jì)算復(fù)雜度，提高在邊緣設(shè)備上的運(yùn)行速度。需要注意的是，這可能會(huì)對(duì)檢測(cè)性能產(chǎn)生一定影響。
模型壓縮和優(yōu)化：為了進(jìn)一步提高模型在邊緣設(shè)備上的運(yùn)行速度和內(nèi)存占用，可以采用模型壓縮和優(yōu)化技術(shù)，如模型剪枝、模型量化等。這些方法可以降低模型的計(jì)算復(fù)雜度和內(nèi)存占用，提高運(yùn)行速度，但可能對(duì)檢測(cè)性能產(chǎn)生一定影響。
實(shí)時(shí)檢測(cè)優(yōu)化：在進(jìn)行實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，可以考慮采用滑動(dòng)窗口、跟蹤等技術(shù)，減少重復(fù)檢測(cè)區(qū)域，提高檢測(cè)速度。此外，還可以結(jié)合場(chǎng)景信息，對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行優(yōu)先檢測(cè)，從而提高檢測(cè)效率。
下載鏈接
若您想獲得博文中涉及的實(shí)現(xiàn)完整全部程序文件（包括測(cè)試圖片、視頻，mlx, mlapp文件等，如下圖），這里已打包上傳至博主的面包多平臺(tái)，見(jiàn)可參考博客與視頻，已將所有涉及的文件同時(shí)打包到里面，點(diǎn)擊即可運(yùn)行，完整文件截圖如下：
在文件夾下的資源顯示如下圖所示：
注意：該代碼采用MATLAB R2022a開(kāi)發(fā)，經(jīng)過(guò)測(cè)試能成功運(yùn)行，運(yùn)行界面的主程序?yàn)镈etector_UI.mlapp，測(cè)試視頻腳本可運(yùn)行test_yolov5_video.py，測(cè)試攝像頭腳本可運(yùn)行test_yolov5_camera.mlx。為確保程序順利運(yùn)行，請(qǐng)使用MATLAB2022a運(yùn)行并在“附加功能管理器”（MATLAB的上方菜單欄->主頁(yè)->附加功能->管理附加功能）中添加有以下工具。
完整資源中包含數(shù)據(jù)集及訓(xùn)練代碼，環(huán)境配置與界面中文字、圖片、logo等的修改方法請(qǐng)見(jiàn)視頻，項(xiàng)目完整文件下載請(qǐng)見(jiàn)以下鏈接處給出：???
完整代碼下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiYmphw
參考視頻演示：https://www.bilibili.com/video/BV1ro4y1w75j/
6. 總結(jié)與展望
本文詳細(xì)介紹了YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)算法的原理、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)化方法。YOLOv5作為一個(gè)高效、實(shí)時(shí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，在各種場(chǎng)景中都表現(xiàn)出較好的性能。首先介紹了YOLOv5的背景知識(shí)，包括YOLO系列算法的發(fā)展歷程和YOLOv5相較于前代算法的改進(jìn)。接著，詳細(xì)闡述了YOLOv5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)設(shè)計(jì)，并通過(guò)實(shí)際代碼實(shí)現(xiàn)展示了如何使用YOLOv5進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。最后，討論了針對(duì)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的優(yōu)化方法，以提高YOLOv5在各種場(chǎng)景中的目標(biāo)檢測(cè)能力?？偟膩?lái)說(shuō)，YOLOv5是一個(gè)值得學(xué)習(xí)和應(yīng)用的目標(biāo)檢測(cè)算法。通過(guò)對(duì)其進(jìn)行一定程度的調(diào)整和優(yōu)化，可以使其更好地滿足實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的需求，提高目標(biāo)檢測(cè)的效果和效率。
結(jié)束語(yǔ)
由于博主能力有限，博文中提及的方法即使經(jīng)過(guò)試驗(yàn)，也難免會(huì)有疏漏之處。希望您能熱心指出其中的錯(cuò)誤，以便下次修改時(shí)能以一個(gè)更完美更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臉幼?，呈現(xiàn)在大家面前。同時(shí)如果有更好的實(shí)現(xiàn)方法也請(qǐng)您不吝賜教。
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