首页 > 其他分享 >基于GoogleNet深度学习网络的花朵类型识别matlab仿真

基于GoogleNet深度学习网络的花朵类型识别matlab仿真

时间:2024-01-24 23:44:37浏览次数:30  
标签:仿真 end GoogleNet lab2 lab1 matlab 花朵 Dataset

1.算法运行效果图预览

 

2.算法运行软件版本

matlab2022a

 

3.算法理论概述

       花朵类型识别是计算机视觉领域中的一个重要任务。它在植物学研究、农业、园艺等领域有着广泛的应用。传统的花朵类型识别方法通常基于手工设计的特征提取器,这些方法的效果受限于特征提取器的设计。近年来,深度学习在许多计算机视觉任务中取得了显著的成功。其中,GoogleNet是一种深度学习网络结构,它在图像分类任务中具有优异的性能。

 

3.1. GoogleNet网络结构

        GoogleNet是一种基于Inception模块的深度学习网络结构。它通过引入Inception模块,增加了网络的宽度,并减少了网络的参数数量。GoogleNet的主要创新点包括:

 

Factorization into small convolutions:这种思想通过将一个较大的卷积核分解为多个较小的卷积核,减少了参数数量,并增加了网络的非线性表达能力。例如,将7x7的卷积核分解为1x7和7x1的卷积核,不仅可以减少参数数量,还可以增加网络的深度。

Inception Module:这个模块通过使用多个不同大小的卷积核并行地进行卷积操作,能够提取不同抽象程度的高阶特征。这些特征被拼接在一起,形成了更加丰富的特征表示。Inception Module的结构在网络的后部分出现,前面仍然是普通的卷积层。

去除全连接层:GoogleNet去除了传统CNN中的全连接层,使用1x1的卷积层来进行特征的降维和分类。这样可以大大减少参数数量,减轻过拟合的风险。

3.2. 基于GoogleNet的花朵类型识别

        花朵类型识别的任务是将输入的花朵图像分类为不同的类别。使用GoogleNet进行花朵类型识别的步骤如下:

 

      数据准备:收集不同类别的花朵图像数据集,并对图像进行预处理,如归一化、尺寸调整等。

 

       网络训练:使用花朵图像数据集训练GoogleNet网络。在训练过程中,通过反向传播算法优化网络的参数,使得网络能够学习到花朵图像的特征表示。

 

       特征提取:训练完成后,可以使用GoogleNet网络对输入的花朵图像进行特征提取。通过前向传播,将图像输入到网络中,并提取出最后一层的特征表示。

 

      分类器设计:在得到花朵图像的特征表示后,可以设计一个分类器对其进行分类。可以使用简单的分类器,如softmax分类器。

 

       类别预测:使用训练好的分类器对测试集中的花朵图像进行类别预测,并评估模型的性能。

 

       通过基于GoogleNet的深度学习方法,我们可以有效地识别花朵的类型,为植物学研究、农业、园艺等领域提供有力的支持。

 

 

 

 

4.部分核心程序

Resized_Training_Dataset   = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Dataset);
 
%显示各个花朵的整体识别率
% 使用训练好的模型进行分类预测
[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Resized_Training_Dataset);
% 计算分类准确率
accuracy = mean(Predicted_Label == Dataset.Labels);
 
lab1 = [];
for i = 1:length(Dataset.Labels)
    if Dataset.Labels(i) == 'daisy'
       lab1 = [lab1,1];
    end
    if Dataset.Labels(i) == 'dandelion'
       lab1 = [lab1,2];
    end
    if Dataset.Labels(i) == 'roses'
       lab1 = [lab1,3];
    end
    if Dataset.Labels(i) == 'sunflowers'
       lab1 = [lab1,4];
    end
    if Dataset.Labels(i) == 'tulips'
       lab1 = [lab1,5];
    end
end
 
lab2 = [];
for i = 1:length(Predicted_Label)
    if Predicted_Label(i) == 'daisy'
       lab2 = [lab2,1];
    end
    if Predicted_Label(i) == 'dandelion'
       lab2 = [lab2,2];
    end
    if Predicted_Label(i) == 'roses'
       lab2 = [lab2,3];
    end
    if Predicted_Label(i) == 'sunflowers'
       lab2 = [lab2,4];
    end
    if Predicted_Label(i) == 'tulips'
       lab2 = [lab2,5];
    end
end
 
figure;
plot(lab1,'b-s',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',8,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(lab2,'r-->',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
hold on
title(['识别率',num2str(100*accuracy),'%']);
legend('真实种类','识别种类');
title('1:daisy, 2:dandelion, 3:roses, 4:sunflowers, 5:tulips');
 
% 随机选择16张测试图像进行展示
index = randperm(numel(Resized_Training_Dataset.Files), 12);
 
figure
for i = 1:12% 在子图中展示每张图像、预测标签和概率
    subplot(3,4,i)
    I = readimage(Dataset, index(i));% 读取图像
    imshow(I) % 显示图像
    label = Predicted_Label(index(i));% 预测标签
    title(string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability(index(i), :)), 3) + "%");
end

  

标签:仿真,end,GoogleNet,lab2,lab1,matlab,花朵,Dataset
From: https://www.cnblogs.com/matlabworld/p/17986157

相关文章

  • 利用SOLIDWORKS Flow Simulation来进行旋转流体仿真
    前段时间,一个朋友去到一家做水泵的行业,问我SOLIDWORKS能够做流体仿真么?我说,能啊。朋友又问,我现在做水泵,里面的叶片旋转,可以模拟么?我说,当然可以了啊。那么,我就做了个小例子给他,首先,我先建了个如下图所示模型,当然真正的泵不是这样的,我这个,只是玩具,甚至连玩具都称不上。  看到......
  • 基于信号功率谱特征和GRNN广义回归神经网络的信号调制类型识别算法matlab仿真
    1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.算法理论概述       本课题,我们主要对MPSK和MFSK调制类型进行识别。在进行信号调制方式区分之前,首先需要对PSK和FSK进行区分,提出了一种基于信号功率谱的PSK和FSK调制方式的识别方法。信号的功率谱计算过程......
  • 基于光流法的车辆检测计数算法matlab仿真,对比Horn-Schunck光流和Lucas-Kanade光流
    1.算法运行效果图预览HS光流 LK光流  2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述      光流法是一种用于估计图像中像素或特征点运动的方法。在车辆检测与计数应用中,光流法可用于检测图像中车辆的运动,从而进行计数。这里我们将详细介绍Horn-Schunc......
  • 基于CMFB余弦调制滤波器组的频谱响应matlab仿真
    1.算法运行效果图预览  2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述        CMFB余弦调制滤波器组是一种基于余弦调制技术的滤波器组,它具有频率选择性和可调性,可以广泛应用于信号处理、图像处理、通信等领域。下面将详细介绍其原理、数学公式等。 3.1......
  • 基于MIMO通信系统的球形译码算法matlab性能仿真,对比PSK检测,SDR检测
    1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述      球形译码算法(SD)是一种基于多输入多输出(MIMO)通信系统的检测算法。与相移键控(PSK)和软件定义无线电(SDR)相比,它具有更高的频谱效率和可靠性,下面将详细介绍SD算法。       ......
  • 无涯教程-MATLAB - Octave
    GNUOctave是像MATLAB这样的高级编程语言,它与MATLAB大部分兼容。它也用于数值计算。Octave与MATLAB具有以下共同特征-矩阵是基本数据类型它具有对复数的内置支持它具有内置的数学函数和库它支持用户定义的函数GNUOctave也是可免费重新发行的软件,您可以根据自由软件基金会......
  • Matlab-pcolor绘制二维色温图并修改温度条颜色
    figure(3)pcolor(time,yData',data1.ConVel')shadinginterp;colorbar;color_1=[0,0,1];color_2=[1,1,1];color_3=[1,0,0];num12=45;num23=25;R_mat=[linspace(color_1(1),color_2(1),num12),linspace(color_2(1),color_3(1),num23)];G_mat=[linspace(col......
  • 无涯教程-MATLAB - 变换(Transforms)
    MATLAB提供了用于处理变换的命令,例如Laplace和Fourier变换,转换在科学和工程中用作简化分析并从另一个角度查看数据的工具。例如,傅立叶变换允许我们将表示为时间函数的信号转换为频率函数,拉普拉斯变换使我们能够将微分方程转换为代数方程。MATLAB提供了laplace,傅立叶和fft命......
  • 无涯教程-MATLAB - 多项式(Polynomials)
    MATLAB将多项式表示为行向量,其中包含按降序排序的系数。例如,方程P(x)=x4+7x3-5x+9可以表示为-p=[170-59];判断多项式polyval函数用于以指定值判断多项式。例如,要判断我们先前的多项式p,在x=4处,键入-p=[170-59];polyval(p,4)MATLAB执行上述语句并返......
  • 无涯教程-MATLAB - 代数(Algebra)
    到目前为止,我们已经看到所有示例都可以在MATLAB及其GNU(也称为Octave)中运行,但是对于求解基本的代数方程,MATLAB和Octave几乎没有什么不同,因此我们将尝试在单独的部分中介绍MATLAB和Octave。我们还将讨论代数表达式的分解和简化。MATLAB中代数方程solve函数用于求解代数方程,......