多尺度卷积神经网络MATLAB代码

多尺度卷积神经网络（Multi-Scale Convolutional Neural Networks, MSCNN）是一种深度学习模型，它结合了不同尺度的特征信息，以便捕捉输入图像中不同层次的细节。这种网络结构通常用于图像分类、目标检测和图像分割等任务，特别适用于处理具有复杂场景变化的任务。

在MATLAB中实现一个多尺度卷积神经网络，你需要使用深度学习工具箱，如Deep Learning Toolbox或者Computer Vision Toolbox。以下是一个简单的步骤概述：

1. **安装所需库**：确保你已经安装了MATLAB的Deep Learning Toolbox。

2. **数据预处理**：加载和预处理图像数据，将其划分为训练集和验证集。

3. **定义网络架构**：
- 使用`layers`函数创建卷积层（`conv2d`）、池化层（`maxPooling2d`）、全连接层（`fullyConnected`）以及多尺度模块（这可能需要自定义函数来融合不同尺度的特征）。
- 可能包含ResNet或Inception-like结构来捕获多尺度特征。

net = [
    imageInputLayer([height width depth])
    convolution2dLayer(kernelSize, numFilters, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(poolSize)
    % 添加多尺度模块，例如：
    myMSLayer = @myCustomMultiScaleLayer;
    net = [net, myMSLayer]
    % ...重复其他层直到输出层
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

4. **编译网络**：
- 设置优化器（如`adam`或`sgdm`），损失函数（如`crossentropyex`），以及性能指标（如`classificationAccuracy`）。
- `net = trainNetwork(trainData, trainLabels, net, options);`

5. **评估和调整**：
- 使用验证集测试网络性能，并根据需要调整网络结构或超参数。