功能：基于YOLOv5目标检测系统的MATLAB实现，用于智能检测物体种类并记录和保存结果，对各种物体检测结果可视化，提高目标识别的便捷性和准确性。给出MATLAB的实现代码、预训练模型，以及GUI界面设计。基于YOLOv5目标检测算法，在界面中可以选择各种图片、文件夹、视频进行检测识别。

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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YOLOv5的目标检测系统详解（附MATLAB GUI版代码）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）
• 测试数据集、视频文件（.png、.jpeg、.mp4等）
• 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：用户可以通过文件选择对话框选择一张图片进行目标检测。系统会自动将图片调整为合适的尺寸，并将结果显示在GUI界面上。结果包括物体的类别、置信度以及边界框。

（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。系统会自动处理文件夹中的所有图片，并将检测结果记录在下方的表格中。输出结果包括带有边界框和类别标签的图片。

（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。系统会对视频中的每一帧图像进行目标检测，并将检测结果实时显示在GUI界面上。同时，用户可以选择将检测结果保存为视频文件。

（4）调用摄像头检测：用户可以使用系统内置的摄像头进行实时目标检测。系统会捕捉摄像头的视频流，并对每一帧图像进行目标检测。检测结果将实时显示在GUI界面上。

（5）更换不同网络模型：系统支持用户更换不同的YOLOv5网络模型。用户可以根据自己的需求，选择合适的模型进行检测。不同的模型在精度和速度上可能存在差异。

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YOLOv5的目标检测系统详解（附MATLAB GUI版代码）；

（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_yolov5_video.py，测试摄像头脚本可运行test_yolov5_camera.mlx。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。