功能：MATLAB实现的目标检测系统代码，采用 YOLOv4 检测网络作为核心模型，用于训练和检测各种任务下的目标，并在GUI界面中对各种目标检测结果可视化。MATLAB 实现代码、训练数据集、训练过程和图形用户界面，在GUI界面中，用户可以选择各种图片、视频、摄像头进行检测识别，可更换检测模型。

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此代码资源包为本人在 CSDN 、知乎、博客园等平台上分享的博文：基于YOLOv4的目标检测系统（附MATLAB代码+GUI实现）中分享的完整代码和资源整合。包含训练数据集、训练代码、UI界面代码、深度学习模型等完整代码。

文件夹内包含的文件详情如下：

• 完整程序文件（.mlx、.m等）
• UI界面源文件、图标（.mlapp、.m等）
• 训练测试数据集、视频文件（.png、.jpeg、.mp4等）
• 训练和测试代码

附件中的文件夹压含以下内含以下内容：

功能演示

（1）选择图片检测：用户可以选择单张图片进行目标检测，系统将识别图片中的物体并在图片上标注出物体的边界框和类别。

（2）选择文件夹批量检测：用户可以选择一个文件夹进行批量检测，系统将自动识别文件夹中的所有图片，并将检测结果保存到指定的输出文件夹中。

（3）选择视频检测：用户可以选择一个视频文件进行目标检测，系统将实时识别视频中的物体并在视频画面上标注出物体的边界框和类别。

（4）调用摄像头检测：用户可以启用计算机摄像头进行实时目标检测，系统将实时识别摄像头捕捉到的画面中的物体，并在画面上标注出物体的边界框和类别。

注意事项：

（1）如何使用代码及注意事项见我的博文，详细技术细节请参阅本人博客：基于YOLOv4的目标检测系统（附MATLAB代码+GUI实现）；

（2）注意：虚拟产品一经售出概不退款！

（3）版权所有，未经许可禁止转载及用于商业化用途；

（4）注意：该代码采用MATLAB R2022a开发，经过测试能成功运行，运行界面的主程序为Detector_UI.mlapp，测试视频脚本可运行test_video.m，测试摄像头脚本可运行test_camera.m。为确保程序顺利运行，请使用MATLAB2022a运行并在“附加功能管理器”（MATLAB的上方菜单栏->主页->附加功能->管理附加功能）中添加有以下工具。