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基于Yolov4的深度学习目标检测Matlab仿真及代码演示视频

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简介：
本视频详细介绍了如何使用MATLAB进行基于YOLOv4的目标检测模型实现与仿真实验，并展示了完整的代码和操作过程。适合对计算机视觉感兴趣的初学者和技术爱好者观看。 领域：MATLAB 内容：基于YOLOv4深度学习网络的目标检测识别在MATLAB中的仿真及代码操作视频。 用处：用于目标检测识别编程的学习。 指向人群：适用于本硕博等教研学习使用。 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行项目时，请执行Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中设置为工程所在路径。具体操作可以参考提供的视频教程跟随演示步骤完成。

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  • 基于Yolov4的深度学习目标检测Matlab仿真及代码演示视频
    优质
    本视频详细介绍了如何使用MATLAB进行基于YOLOv4的目标检测模型实现与仿真实验，并展示了完整的代码和操作过程。适合对计算机视觉感兴趣的初学者和技术爱好者观看。 领域：MATLAB 内容：基于YOLOv4深度学习网络的目标检测识别在MATLAB中的仿真及代码操作视频。 用处：用于目标检测识别编程的学习。 指向人群：适用于本硕博等教研学习使用。 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行项目时，请执行Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中设置为工程所在路径。具体操作可以参考提供的视频教程跟随演示步骤完成。
     
  • 基于Yolov4的MATLAB深度学习目标检测仿真-源码
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于Yolov4的目标检测算法，旨在为用户提供一个易于理解与实验的深度学习框架。通过该代码库，研究者可以便捷地进行目标检测仿真实验，并优化模型参数以适应不同应用场景的需求。 基于Yolov4深度学习网络的目标检测MATLAB仿真源码。
     
  • 基于VGG16的深度学习目标识别Matlab仿真及混淆矩阵输出+代码演示视频
    优质
    本项目运用VGG16模型在MATLAB环境下进行深度学习目标识别，并展示如何生成和解读混淆矩阵。附带详细代码与操作演示视频，便于学习与实践。 领域：MATLAB与VGG16深度学习网络 内容概述：本项目基于VGG16深度学习模型进行目标识别的MATLAB仿真，并生成混淆矩阵以评估算法性能，同时提供操作视频供参考。 应用目的：适用于研究和教育环境中对基于VGG16的目标识别算法的学习和实践。 面向群体：本科、硕士及博士等各级教研人员与学生均可使用本项目资源进行学习。 运行指南： - 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更新。 - 运行仿真时，只需执行Runme_.m脚本段落件，避免直接调用子函数文件。 - 确认当前工作目录设置正确：即在MATLAB的“Current Folder”窗口中显示的是项目所在的路径。 具体操作步骤请参考提供的视频教程。
     
  • 基于Mask-RCNN的高精度目标检测与识别MATLAB仿真及代码演示视频
    优质
    本视频展示基于Mask-RCNN算法在MATLAB平台上的高精度目标检测与识别仿真过程，并提供详细代码讲解和演示。 领域：MATLAB 内容：基于Mask-RCNN的高精度目标检测与识别算法的MATLAB仿真及代码操作视频。 用处：适用于学习Mask-RCNN在目标检测与识别中的编程技术，帮助本硕博等教研人员进行深入研究和实践。 指向人群：面向在校本科生、研究生以及博士生的教学科研需求设计，旨在提供一个直观的学习平台来掌握先进的计算机视觉算法应用技巧。 运行注意事项： 1. 请确保使用MATLAB 2021a或更高版本。 2. 在仿真时，请通过运行“Runme_.m”文件来进行测试，而不是直接调用其他子函数文件。 3. 运行过程中需将MATLAB左侧的当前工作目录设置为包含所有代码和数据集的项目根目录。 具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频来完成。
     
  • 基于FastRCNN深度学习网络的密集行人检测、跟踪与计数的MATLAB仿真及代码演示视频
    优质
    本项目利用Fast R-CNN深度学习模型，在MATLAB环境中实现行人密集场景下的检测、跟踪和计数，并提供详尽的代码及操作演示视频。 领域：MATLAB 内容：基于fastRCNN深度学习网络的密集行人检测、跟踪及计数的MATLAB仿真代码与操作视频。 用处：适用于fastRCNN算法编程的学习，适合本硕博等教研人员使用。 运行注意事项： 1. 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更高。 2. 运行项目时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本段落件，不要直接调用子函数文件。 3. 在运行过程中，请将MATLAB左侧的当前工作路径设置到工程所在的位置。具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习和模仿。
     
  • 基于双目相机图像的深度信息提取及目标测距MATLAB仿真与程序演示视频
    优质
    本项目采用MATLAB平台，通过双目相机采集图像数据以提取深度信息，并实现对特定目标的距离测量。包含详细的代码示例和操作演示视频。 注意事项： 使用MATLAB 2022a或更高版本进行仿真，请运行文件夹中的tops.m或者main.m脚本。在运行程序前，请确保当前工作目录设置为工程所在路径，可以通过MATLAB左侧的“Current Folder”窗口来查看和选择。 1. 领域：MATLAB，深度信息提取及目标测距 2. 内容：基于双目相机拍摄图像的深度信息提取和目标测距的MATLAB仿真程序以及操作视频。 3. 用处：适用于学习和研究深度信息提取与目标测距算法编程。 4. 指向人群：适合研究生、博士生等学术研究人员使用，同时也可以作为企业或事业单位简单项目方案验证参考。
     
  • 基于亚像素精度的Harris角点检测仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频深入讲解并展示了基于亚像素精度的Harris角点检测技术，包含详尽的理论解析与实践操作，提供源代码供学习者参考和模仿。 基于亚像素级的Harris角点检测仿真包含代码操作演示视频运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并且运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接调用子函数文件。在运行过程中，请确保当前的工作目录为工程所在的路径。 示例代码如下： ```matlab ImageData = imread(b001.tif); % 需要读取的是灰度图像。 [posc, posr,R,Rmax,cnt]=harriscorner(ImageData); % 角点坐标和角点响应函数的输出是有用的信息。 % 除去图片上的上下左右四个角点 cnt0 = cnt - 4; posc0 = zeros(cnt0,1); posr0 = zeros(cnt0,1); for jj=3:(cnt-2) posc0(jj-2,1) = posc(jj,1); posr0(jj-2,1) = posr(jj,1); end ```
     
  • 基于深度学习的车辆目标检测
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    本研究采用深度学习技术进行车辆目标检测，旨在提高复杂环境下的车辆识别精度与速度。通过分析大量图像数据，优化模型参数，实现高效准确的目标定位和分类。 基于深度学习的汽车目标检测项目包括相关的目标检测算法学习资料以及配套的学习代码，这些代码可以运行，并配有测试图片。