YOLOv3（You Only Look Once version 3，全称：“你只看一次”第3版）是一种物体检测算法，它是YOLO系列算法的第三个版本。YOLOv3是由Joseph Redmon和Ali Farhadi于2018年推出的。

相比于前两个版本，YOLOv3具有更高的检测精度和更好的性能。它使用了一些新的技术，包括残差块和跨层连接，以提高特征提取的效果，从而提高检测精度。

YOLOv3模型分为两个部分：特征提取网络和检测网络。特征提取网络使用Darknet-53架构，可以快速、准确地提取输入图像的特征。检测网络是基于特征提取网络的输出，通过多个检测层来预测不同尺度下的目标框、置信度和类别，进而完成物体检测的任务。

YOLOv3的优点在于速度快、可用于实时检测，并且可以同时检测多个目标，不需要对输入图像进行预处理。与传统的基于区域的物体检测方法相比，YOLOv3还具有更好的鲁棒性和更高的检测精度，可以适用于更多的应用场景。

1. 数据集：一个带有标签的垃圾图像数据集。
2. YOLOv3：一种基于深度学习的物体检测算法。
3. MATLAB：一种用于数学计算和图形绘制的高级语言和交互式环境。

下面是使用YOLOv3进行垃圾检测的步骤：

1. 下载YOLOv3模型。
2. 准备垃圾图像数据集，并将其分为训练集、验证集和测试集。
3. 使用MATLAB训练YOLOv3模型。您可以使用已经实现的YOLOv3代码库并根据您的数据集进行调整。在训练期间，您可以通过查看训练损失和预测结果来监控模型的性能。
4. 进行模型优化和测试。使用验证集来优化模型并通过测试集来测试模型的性能。
5. 使用模型进行垃圾检测。使用模型来预测新图像中的垃圾物体，并将其与垃圾图像数据集中的标签进行比较。

下面是使用MATLAB实现YOLOv3的代码示例：

训练YOLOv3模型：

```matlab
% 加载垃圾图像数据集
imds = imageDatastore('path/to/training/images','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
% 将数据集拆分为训练、验证和测试集
[imdsTrain,imdsValidation,imdsTest] = splitEachLabel(imds,0.7,0.15,0.15);

% 定义YOLOv3模型
numClasses = numel(categories(imdsTrain.Labels));
lgraph = yolov3Layers([416 416 numClasses]);

% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize',16, ...
    'InitialLearnRate',1e-3, ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress', ...
    'ValidationData',imdsValidation, ...
    'ValidationFrequency',100);

% 训练模型
trainedYolo = trainYOLOv3ObjectDetector(imdsTrain,lgraph,options);
```

使用模型进行垃圾检测:

```matlab
% 加载测试图像
im = imread('path/to/test/image.jpg');

% 使用模型预测图像中的垃圾物体
[bboxes, scores, labels] = detect(trainedYolo,im);

% 显示预测结果
if ~isempty(bboxes)
    im = insertObjectAnnotation(im,'rectangle',bboxes,cellstr(labels));
    imshow(im)
end
```

请注意，在使用YOLOv3进行垃圾检测之前，需要安装适当的深度学习工具箱和MATLAB R2018b或更高版本。