m基於深度學習網路的瓜果種類識別系統matlab模擬,帶GUI介面

我爱C编程發表於2024-03-07
深度學習MatlabGUI

1.演算法模擬效果

matlab2022a模擬結果如下：

2.演算法涉及理論知識概要

GoogleNet，又名Inception網路，是Google公司研發的一種深度學習模型，其透過增加網路深度和寬度來提升效能，同時採用了一些創新性的技術來減少計算量和引數數量。GoogleNet的核心思想是透過構建一種稱為Inception模組的結構來實現高效的特徵提取。GoogleNet核心創新在於“ inception模組”的設計。該模組透過多尺度特徵提取和平行計算提高了模型的深度和寬度，同時降低了計算複雜度。

2.1Inception模組

Inception模組的核心思想是在同一層面上同時進行不同大小卷積核的卷積操作，以及最大池化操作，然後將結果拼接在一起。例如，一個基礎的Inception模組可能包含1x1、3x3和5x5卷積層以及最大池化層，它們各自提取不同尺度的特徵，公式上可表示為：

2.2瓜果種類識別系統應用GoogleNet

構建瓜果種類識別系統時，首先需要準備大量的瓜果影像資料集，包括各種瓜果種類的不同姿態、光照條件下的樣本。利用GoogleNet作為分類器，網路的最後一層通常是一個全連線層（FC），接著是Softmax函式，實現對瓜果種類的機率分佈預測：

其中，xxx 表示輸入的瓜果影像經過一系列Inception模組處理後的特徵向量 z，W 和 b 分別是全連線層的權重矩陣和偏置項，y 是瓜果種類標籤的機率分佈。

在整個訓練過程中，GoogleNet的目標是透過反向傳播演算法最佳化損失函式（通常是交叉熵損失），最小化預測標籤與實際標籤之間的差距。

基於深度學習網路GoogleNet的瓜果種類識別系統的原理和實現過程。透過構建包含Inception模組的GoogleNet網路架構，並結合輔助分類器進行訓練，該系統能夠有效地從影像中識別出不同種類的瓜果。未來工作可以進一步探索如何結合先進的深度學習技術和領域知識來提升識別效能，如引入更強大的網路架構、利用無監督學習進行預訓練等。同時，還可以考慮將該方法應用於其他類似的影像分類任務中，以驗證其通用性和可擴充套件性。

3.MATLAB核心程式

function edit6_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit6 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
 
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit6 as text
%        str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit6 as a double
 
 
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit6_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit6 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    empty - handles not created until after all CreateFcns called
 
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
%       See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
    set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
 
 
% --- Executes on button press in pushbutton6.
function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to pushbutton6 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
 
 
Name1   = get(handles.edit7, 'String');
NEpochs = str2num(get(handles.edit8, 'String'));
NMB     = str2num(get(handles.edit9, 'String'));
LR      = str2num(get(handles.edit10, 'String'));
Rate    = str2num(get(handles.edit11, 'String'));
 
 
% 使用 imageDatastore 載入影像資料集
Dataset = imageDatastore(Name1, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
% 將資料集分割為訓練集、驗證集和測試集
[Training_Dataset, Validation_Dataset, Testing_Dataset] = splitEachLabel(Dataset, Rate, (1-Rate)/2, (1-Rate)/2);
% 載入預訓練的 GoogleNet 網路
load googlenet.mat
 
 
% 獲取輸入層的大小
Input_Layer_Size = net.Layers(1).InputSize(1:2);
 
% 將影像資料集調整為預訓練網路的輸入尺寸
Resized_Training_Dataset   = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Training_Dataset);
Resized_Validation_Dataset = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Validation_Dataset);
Resized_Testing_Dataset    = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Testing_Dataset);

　　

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