matlab 卷积神经网络图像分类
时间: 2023-12-22 18:29:06 浏览: 64
在MATLAB中,可以使用深度学习工具箱来构建卷积神经网络(CNN)进行图像分类。下面是一个简单的示例:
```matlab
% 导入图像数据
imds = imageDatastore('图像文件夹路径', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
% 划分训练集和测试集
[imdsTrain, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized');
% 定义CNN网络结构
layers = [
imageInputLayer([32 32 3])
convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same')
reluLayer()
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
reluLayer()
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer()
classificationLayer()
];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'InitialLearnRate', 0.001);
% 训练CNN网络
net = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);
% 在测试集上评估网络性能
YPred = classify(net, imdsTest);
accuracy = mean(YPred == imdsTest.Labels);
% 显示分类准确率
disp(['分类准确率:', num2str(accuracy)]);
```
这个示例中,首先导入图像数据,然后将数据划分为训练集和测试集。接下来,定义了一个简单的CNN网络结构,包括卷积层、池化层、全连接层和分类层。然后,设置训练选项,并使用训练数据对CNN网络进行训练。最后,在测试集上评估网络性能,并计算分类准确率。