Advertisement

Mex-YOLOv3: 快速的Mex-Yolov3-MATLAB实现 - MATLAB开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Mex-YOLOv3是一款基于MATLAB环境快速实现的目标检测工具箱。它将YOLOv3算法与MATLAB高效结合,提供了一种灵活且高效的深度学习解决方案,适用于多种图像识别场景。 这个版本是yolov3的mex版本,速度非常快!在matlab中使用请参考“main_yolov3_demo.m”文件。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Mex-YOLOv3: Mex-Yolov3-MATLAB - MATLAB
    优质
    Mex-YOLOv3是一款基于MATLAB环境快速实现的目标检测工具箱。它将YOLOv3算法与MATLAB高效结合,提供了一种灵活且高效的深度学习解决方案,适用于多种图像识别场景。 这个版本是yolov3的mex版本,速度非常快!在matlab中使用请参考“main_yolov3_demo.m”文件。
  • MexGen:自动创建C++ MEX文件 - MATLAB
    优质
    MexGen是一款用于自动生成C++ MEX文件的工具,旨在简化MATLAB与C++代码之间的交互过程,提高编程效率和代码可维护性。 此实用程序允许您创建脚本,这些脚本可以用于生成 C++ 文件和 M 文件。然后可以将 C++ 文件编译为 mex 文件。M 文件则用来记录 mex 文件中包含的函数信息。该实用程序还提供了几个示例来帮助您了解如何使用它。
  • MEX_CMake:利用CMake进行MATLAB MEX编译
    优质
    MEX_CMake项目致力于简化在MATLAB环境中使用C++进行MEX文件开发的过程,通过集成CMake工具链来优化编译配置和构建流程。 除了在 MATLAB 的命令行中编译 MEX 文件之外,还可以使用 CMake 工具进行编译。这种方法对于构建大型 MEX 项目或处理具有大量外部依赖项的场景更为有利。以下是如何利用 CMake 来轻松编译 MATLAB MEX 文件的一个简明示例。 要在 Linux 系统上编译测试用的 MEX 文件,首先需要设置 MATLAB 的环境变量 `MATLAB_ROOT` 到您的安装路径中,例如导出命令如下:`export MATLAB_ROOT=/usr/local/MATLAB/R2012b`。接下来,在项目目录下执行以下步骤: - 创建构建目录(如 mkdir build) - 进入构建目录 - 使用 cmake 命令配置源代码 (`cmake ../src`) - 调用 make 安装 在 Windows 系统上编译测试 MEX 文件时,同样需要设置 MATLAB 的环境变量 `MATLAB_ROOT`。之后根据所安装的编译器(例如 MSVC)使用 cmake 或者 cmake-gui 生成构建项目,并利用相应的编译工具进行构建。 以上就是如何通过 CMake 工具来简化和优化 MATLAB MEX 文件的开发流程,特别适用于复杂的工程项目环境。
  • MATLAB MBD C-MEX S-Function Simulink
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB和Simulink进行模型基于设计(MBD)开发,特别关注C-MEX S-Function的应用,旨在优化复杂系统的仿真与实现。 《MATLAB MBD C-MEX S-Function在Simulink中的应用详解》 在MATLAB的Model-Based Design(MBD)环境中,S-Function是一种强大的工具,它允许用户基于现有的C/C++代码或自定义算法扩展Simulink的功能。本段落档主要针对使用C或C++编写的C-MEX S-Function,详细阐述其原理和使用方法,旨在帮助读者深入理解和实践这一技术。 **S-Function简介** S-Function(System Function)是Simulink模型中的核心组件,用于实现特定的系统行为。它可以: 1. **添加定制模块**:创建无法直接用Simulink标准库实现的专用模块,如自定义锁相环(PLL)、空间矢量脉宽调制(SVPWM)发生器、坐标变换等。 2. **硬件驱动**:作为硬件设备的驱动程序,用于半实物仿真,将模型与实际硬件连接。 3. **集成C代码**:将已有的C代码嵌入到Simulink模型中,使得复杂算法能够直接在仿真环境中运行。 4. **数学方程建模**:用一组数学方程式精确描述系统行为,例如自定义电机模型。 5. **可视化效果**:通过S-Function实现交互式动态显示。 **S-Function工作原理** 理解S-Function的工作原理需要掌握Simulink模块的数学模型和仿真执行过程。 **Simulink模块的数学模型** 每个Simulink模块都有输入、状态和输出,它们之间的关系由数学方程描述。模块的输出是根据采样时间、当前状态和输入计算得出的。 **Simulink仿真执行步骤** 1. **初始化阶段**:Simulink合并库模块,确定信号属性,计算参数,安排模块执行顺序,并分配内存。 2. **仿真循环**:进入仿真循环后,按照确定的顺序逐个执行模块。在每个仿真步中,Simulink调用模块的计算函数,更新状态、导数和输出。 **S-Function的回调程序** S-Function通过一系列回调函数响应Simulink在不同阶段的需求,如初始化、计算输出、更新状态等。关键的回调函数包括: 1. **初始化**:设置S-function的基本信息(端口数量、采样时间),分配内存,并确定下一步采样点。 2. **主步长输出计算**:根据当前输入和状态计算模块在当前仿真步中的输出。 3. **状态更新**:更新离散状态,为下一个仿真循环做准备。 4. **积分计算**:处理连续状态和非采样过零事件。 **Simulink与S-Function的交互** Simulink通过特定进程阶段调用S-Function,并通过数据交换进行通信。这包括在仿真过程中传递输入、接收输出及更新状态信息,这对于优化S-Function性能至关重要。 **C-MEX S-Function示例** C-MEX S-Function是编译后的C或C++代码与MATLAB环境交互的产物。用户可以通过编写相应的CC++代码,在MATLAB中直接调用已有C代码,实现高效且灵活的仿真功能。 总结来说,MATLAB MBD中的C-MEX S-Function提供了高度定制化的能力,使得Simulink模型能够适应更广泛的工程需求。通过深入学习和实践,开发者可以充分利用S-Function构建符合实际需要的仿真模型。同时建议在开发过程中参考MATLAB的帮助文档以获取更多资源和支持。
  • Mex包装器用于国际参考电离层(IRI)模型经验版本:mex-wrapper-matlab
    优质
    MEX Wrapper for IRI Model 是一个Matlab工具,它提供了一个接口来调用IRI经验模型的MEX函数,便于科研人员进行电离层研究和相关数据分析。 IRI 是一个经验模型,它指定了从50公里到1500公里高度范围内电子密度、离子组成、电子温度和离子温度的月平均值。mexIRI2011 函数是用 FORTRAN 编写的外部例程的 mex 包装器。此提交尝试使 mex 包装器变得简单。 要使用该函数,您可以按照以下步骤操作: 1. 使用“mex”命令设置您首选的 FORTRAN 编译器。 2. 在 MATLAB 命令窗口中运行“mex -g -v -largeArrayDims -output mexIRI2011 *.f*”,以编译文件。 3. 运行 iri_test 脚本。 Fortran 源代码可以从 http://spdf.gsfc.nasa.gov/pub/models/iri 下载,有关 IRI 的详细描述可以在 http://iri.gsfc.nasa.gov/ 找到。
  • MATLAB底层代码-MEX:利用Fortran和C++编写MEX文件例指导
    优质
    本教程详细介绍如何使用Fortran和C++为MATLAB编写MEX文件,包含实用示例与步骤说明,帮助用户掌握MATLAB底层编程技巧。 这个存储库包含在Linux和MacOSX上用于Matlab的示例程序,并使用Fortran和C++的mex文件来计算斐波那契数。这些代码都是为英特尔编译器设计的。 要开始,首先需要安装并配置好复式编辑环境,确保MDIR指向您的Matlab安装目录。默认情况下,使用的编译器是g++(也可以使用gcc或clang)。如果您想要使用Intel的icpc,请取消注释make-fcpp.makefile中的相应行来更改编译器设置。 对于Fortran部分,默认情况下的编译器为GNU Fortran (gfortran),若要改用Intel的ifort,需要在make-ffortran.makefile中进行相应的修改并重新编译mex文件。 下面是在Matlab环境中运行示例代码的方式: ```matlab % 使用Matlab计算斐波那契数(正确答案应为75025) tic; fibonacci(25); toc % 使用Fortran接口计算相同数值的斐波那契数 tic; gateway_Fortran(25); toc ``` 这些步骤展示了如何在不同语言和编译器之间切换,以便于优化Matlab中的性能或利用特定语言的优势。
  • MATLAB中调试Mex文件
    优质
    本文介绍了如何在MATLAB环境中有效地调试Mex文件的方法和技巧,帮助用户解决编程过程中遇到的问题。 关于MATLAB中mex文件调试的方法总结了一份非常实用的文档。这份文档是自己编写而成,绝无虚假内容。
  • VIBE-MEX-
    优质
    VIBE-MEX-是一档融合了墨西哥独特文化与音乐元素的节目,旨在探索和展现墨西哥丰富多彩的生活方式、历史故事及当代潮流。 VIBE(Variational Bayesian Inference for EEG)是一种用于处理脑电图数据的统计分析方法,常用来提取大脑活动特征与模式。在MATLAB中,通常通过MEX文件实现VIBE算法以提升执行效率;这是因为MEX允许直接调用C、C++或Fortran编写的底层代码,从而提供比纯MATLAB更快的速度。使用MATLAB MEX功能可以结合高性能的编程语言来优化程序性能,确保在处理大量EEG数据时保持高效性,这对实时大脑信号分析特别重要。 创建VIBE-MEX文件的过程包括以下步骤: 1. 编写C/C++代码:编写实现VIBE算法核心逻辑的函数。这部分应注重计算效率,并减少内存分配和循环。 2. 创建接口函数:定义MATLAB可调用的函数,接收传递过来的数据矩阵并返回处理结果。 3. 使用`mex`命令编译源码生成.MEX文件,在MATLAB环境中直接使用该MEX文件即可。 4. 在MATLAB中调用MEX文件就像调用普通函数一样简单。 在VIBE-MEX-项目里,可能已经存在一个已编译的MEX或包含所有必需代码和配置信息以供进一步开发使用的源码包。要使用这个工具,你需要确保正确设置MATLAB环境,并按照文档指示操作即可开始处理EEG数据了。 通常,在进行EEG数据分析时VIBE算法会经历以下关键步骤: - 预处理:包括滤波(去除高频和低频噪声)、平均参考等以减少干扰。 - 特征提取:通过应用如ICA、PCA或其他统计模型的潜在变量估计来识别大脑活动特征。 - 模型拟合:使用变分贝叶斯框架对EEG数据进行建模,从而分离出不同方面的大脑信号。 - 后处理分析:例如事件相关电位(ERP)或频率域分析。 理解VIBE算法的工作原理以及如何在MATLAB中高效地调用MEX文件对于提高数据分析效率至关重要。这包括学习代码优化技巧以适应多核处理器,同时根据具体研究问题调整参数设置。此外熟悉MATLAB的MEX接口和C/C++编程也是必不可少的技能。
  • MATLAB与C-MEX混合编程.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了如何结合使用MATLAB和C-MEX进行高效编程的方法和技术,适合需要优化计算性能的技术开发人员阅读。 MATLAB C-MEX混合编程是一种让MATLAB用户能够调用C语言代码的技术,利用了C语言在执行效率上的优势。这种方法使得将复杂的算法或已有的CFortran程序快速集成到MATLAB环境中成为可能,并且不需要完全重写为MATLAB的M文件格式。 在此技术中,关键组成部分是MEX文件,“MATLAB Executable”的缩写,是一种可以被MATLAB调用的动态链接库(DLL)文件。通过这种方式,用户可以在MATLAB命令窗口执行C语言函数,就像使用内置函数一样便捷。 编写MEX文件需要包含一个特定入口函数mexFunction,它是MATLAB与C程序交互的核心桥梁。该函数必须有指定的输入输出参数:nlhs、plhs表示输出参数的数量和指针数组;nrhs、prhs则用于指示输入参数数量及对应的指针数组。 在编写MEX文件时,需使用到mex.h头文件。此文件包含了MATLAB与MEX文件交互所需的所有定义和宏。例如,在mexFunction函数中,可以利用mxGetPr()和mxCreateDoubleMatrix()等函数来获取并创建MATLAB中的矩阵数据。 为了生成一个MEX文件,首先在MATLAB命令窗口输入mex命令加上源代码的名称(如mextimestwo.c)。之后系统会提示选择编译器,例如VC++或其它已安装的选项。一旦成功完成编译步骤后,将得到一个动态链接库文件(如timestwo.mexw32),这就是MEX文件。接下来,在MATLAB命令窗口中可以直接调用该MEX文件。 MEX文件在MATLAB中的主要应用包括:1. 利用现有的C或Fortran程序,只需要编写简单的接口函数就可以直接在MATLAB环境中使用这些程序;2. 提升算法的执行速度,对于效率较低的算法可以采用C语言重写并在MATLAB中通过MEX文件调用。 一个典型的MEX文件由两部分构成:计算子程序和入口子程序。前者负责实际的数据处理逻辑(如timestwo函数),后者则负责数据交换及接口管理任务(如mexFunction)。编写时,需要注意参数类型与维度的匹配,并且要对潜在错误进行适当的检查以提供有用的反馈。 MATLAB C-MEX混合编程为用户提供了高效整合现有资源和优化算法执行速度的方法,同时也要求熟悉C语言以及MATLAB API。
  • MATLAB与VTK接口可视化工具包(VTK) mex方法详解- matlab
    优质
    本项目提供详尽教程和示例代码,阐述如何使用MATLAB与VTK接口进行高效数据可视化。通过mex文件实现MATLAB与C++编写的VTK功能无缝集成,助力用户创建复杂且交互性强的三维图形。 此提交中的代码描述了如何下载和安装可视化工具包(VTK)并创建一个 MATLAB mex 文件以与之交互。包含一个示例 C++ mex 文件以及用于构建和运行 mex 文件的代码。