资源简介
基于深度迁移学习的小样本图像分类matlab程序,网络模型基于AlexNet,文件包含了图像数据集,输出结果可靠。
代码片段和文件信息
% 加载数据
unzip(‘MerchData.zip‘);
imds = imageDatastore(‘MerchData‘...
‘IncludeSubfolders‘true...
‘LabelSource‘‘foldernames‘);
% 划分数据集
[imdsTrainimdsValidation] = splitEachLabel(imds0.7‘randomized‘);
% 显示数据集的一些图像
numTrainImages = numel(imdsTrain.Labels);
idx = randperm(numTrainImages16);
figure
for i = 1:16
subplot(44i)
I = readimage(imdsTrainidx(i));
imshow(I)
end
% 加载预训练网络
net = alexnet;
analyzeNetwork(net)
inputSize = net.layers(1).InputSize
% 替换最终层
layersTransfer = net.layers(1:end-3);
numClasses = numel(categories(imdsTrain.Labels))
layers = [
layersTransfer
fullyConnectedlayer(numClasses‘WeightLearnRateFactor‘20‘BiasLearnRateFactor‘20)
softmaxlayer
classificationlayer];
% 开始训练网络
pixelRange = [-30 30];
imageAugmenter = imageDataAugmenter( ...
‘RandXReflection‘true ...
‘RandXTranslation‘pixelRange ...
‘RandYTranslation‘pixelRange);
augimdsTrain = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2)imdsTrain ...
‘DataAugmentation‘imageAugmenter);
augimdsValidation = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2)imdsValidation);
options = trainingOptions(‘sgdm‘ ...
‘MiniBatchSize‘10 ...
‘MaxEpochs‘6 ...
‘InitialLearnRate‘1e-4 ...
‘Shuffle‘‘every-epoch‘ ...
‘ValidationData‘augimdsValidation ...
‘ValidationFrequency‘3 ...
‘Verbose‘false ...
‘Plots‘‘training-progress‘);
netTransfer = trainNetwork(augimdsTrainlayersoptions);
% 对图像进行分类
idx = randperm(numel(imdsValidation.Files)4);
figure
for i = 1:4
subplot(22i)
I = readimage(imdsValidationidx(i));
imshow(I)
label = YPred(idx(i));
title(string(label));
end
% 分类准确度
YValidation = imdsValidation.Labels;
accuracy = mean(YPred == YValidation)
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2019-08-25 10:03 code\
文件 1844 2019-07-25 19:47 code\AlexNet.m
目录 0 2019-08-25 10:03 code\MerchData\
目录 0 2019-08-25 10:03 code\MerchData\MathWorks Cap\
文件 6070 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_0.jpg
文件 4472 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_123.jpg
文件 3997 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_148.jpg
文件 5023 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_173.jpg
文件 5427 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_198.jpg
文件 5410 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_222.jpg
文件 5003 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_247.jpg
文件 4696 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_272.jpg
文件 4220 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_297.jpg
文件 5266 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_321.jpg
文件 5436 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_346.jpg
文件 5160 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_371.jpg
文件 5801 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_49.jpg
文件 5136 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_74.jpg
文件 4819 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cap\Hat_99.jpg
目录 0 2019-08-25 10:03 code\MerchData\MathWorks Cube\
文件 6609 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cube\MathWorks cube_0.jpg
文件 6539 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cube\MathWorks cube_1099.jpg
文件 4746 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cube\MathWorks cube_120.jpg
文件 7362 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cube\MathWorks cube_1300.jpg
文件 5050 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cube\MathWorks cube_1402.jpg
文件 6531 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cube\MathWorks cube_1503.jpg
文件 5911 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cube\MathWorks cube_189.jpg
文件 5304 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cube\MathWorks cube_29.jpg
文件 6614 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cube\MathWorks cube_390.jpg
文件 7670 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cube\MathWorks cube_492.jpg
文件 5494 2016-12-07 13:41 code\MerchData\MathWorks Cube\MathWorks cube_593.jpg
............此处省略52个文件信息
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