% 构建cnn网络进行训练 trainingSetup = load("C:\Users\Administrator\Desktop\MATLAB基于卷积神经网络的手势识别\代码\cnn.mat"); imdsTrain = trainingSetup.imdsTrain; [imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imdsTrain,0.7);% 70%用于训练 % 调整图像大小以匹配网络输入层。 augimdsTrain = augmentedImageDatastore([28 28 1],imdsTrain); augimdsValidation = augmentedImageDatastore([28 28 1],imdsValidation); layers = [ imageInputLayer([28 28 1],"Name","imageinput") convolution2dLayer([3 3],32,"Name","conv_1","Padding","same") batchNormalizationLayer("Name","batchnorm_1") reluLayer("Name","relu_1") maxPooling2dLayer([3 3],"Name","maxpool_1","Padding","same") convolution2dLayer([3 3],32,"Name","conv_2","Padding","same") batchNormalizationLayer("Name","batchnorm_2") reluLayer("Name","relu_2") maxPooling2dLayer([3 3],"Name","maxpool_2","Padding","same") fullyConnectedLayer(10,"Name","fc") softmaxLayer("Name","softmax") classificationLayer("Name","classoutput")]; figure('Visible','on'); plot(layerGraph(layers)) % 显示网络结构图 opts = trainingOptions("sgdm",... "ExecutionEnvironment","auto",... "InitialLearnRate",0.01,... "Shuffle","every-epoch",... "MaxEpochs",15, ... % 最大学习整个数据集的次数,训练15轮 "MiniBatchSize",130, ... % 一个batch有130个样本 "Plots","training-progress",... % 画出整个训练过程 "ValidationData",augimdsValidation); % MaxEpochsy：训练轮数；MiniBatchSize：每轮迭代次数 = 训练样本数 / MiniBatchSize [net, traininfo] = trainNetwork(augimdsTrain,layers,opts); % 保存当前网络 save('cnn.mat','net')

这段代码是用于构建一个CNN网络进行训练的过程。下面是对代码的分析：

1. 加载预训练的CNN模型文件 "cnn.mat"。
2. 使用 `splitEachLabel` 函数将训练数据集 `imdsTrain` 分割为训练集和验证集，其中训练集占 70%。
3. 使用 `augmentedImageDatastore` 函数调整图像大小，以匹配网络的输入层。这里将图像大小调整为 28x28x1。
4. 定义了一个包含多个层的CNN模型，包括输入层、卷积层、批归一化层、ReLU激活层、池化层、全连接层、Softmax层和分类输出层。
5. 使用 `plot` 函数绘制网络结构图。
6. 定义了训练选项 `trainingOptions`，包括使用随机梯度下降法（"sgdm"）进行优化，设置学习率、数据混洗方式、最大训练轮数、每个迭代批次的大小等。
7. 使用 `trainNetwork` 函数进行模型训练，传入训练数据集、网络结构和训练选项，并返回训练后的网络和训练信息。
8. 最后使用 `save` 函数保存训练后的网络模型到 "cnn.mat" 文件。

这段代码实现了一个基于卷积神经网络的手势识别模型的训练过程，并将训练后的模型保存到 "cnn.mat" 文件中。

相关问题

matlab基于卷积神经网络的手势识别

Matlab是一种广泛使用的高级数学软件，而卷积神经网络（CNN）是一种广泛用于计算机视觉和图像处理中的深度学习技术。手势识别是一种热门的应用场景，可以应用于许多领域，如医疗和游戏。在Matlab中，使用CNN进行手势识别需要完成以下步骤：

第一步，数据准备，将手势数据集读入Matlab中，并对数据进行预处理。这包括数据增强、数据标准化、对数据进行随机化和样本分割等步骤。

第二步，CNN模型的设计。CNN模型是由一系列卷积层、池化层和全连接层组成的。这需要在Matlab中使用深度学习工具箱来构建这个网络层次结构。常见的设计模式包括LeNet-5、AlexNet和VGG等。而针对手势识别的CNN模型则需要更具实际应用场景进行相应的改进设计。

第三步，训练CNN模型。在Matlab中使用深度学习工具箱可以非常方便地进行CNN模型的训练。使用训练数据集进行前向传播和反向传播计算，经过多次训练得到模型参数。为了防止过拟合现象，必须使用交叉验证和正则化等技术。

最后，使用训练好的CNN模型进行手势的识别。输入手势图像数据可以通过前向传播计算来得到CNN模型输出的分类结果，即手势识别的结果。完成这个部分，就可以使用Matlab基于CNN实现手势识别。

基于cnn卷积神经网络的手势识别代码

基于卷积神经网络（CNN）的手势识别代码主要包括以下步骤：

1. 数据集准备：收集手势图片并进行标注。可以使用公开的手势识别数据集，如MNIST手势数据集。

2. 数据预处理：将收集到的手势图片进行预处理，包括图像缩放、灰度化、去噪等操作，以提高模型的训练效果。

3. 构建CNN模型：使用深度学习框架，如TensorFlow或Keras，搭建卷积神经网络模型。模型的结构可以包括多个卷积层、池化层、全连接层等。

4. 数据集划分：将手势图片划分为训练集、验证集和测试集。通常使用80%的数据作为训练集，10%作为验证集，10%作为测试集。

5. 模型训练：使用训练集对CNN模型进行训练，通过反向传播算法以及优化器进行参数更新。训练过程中可以设置合适的学习率和迭代次数。

6. 模型评估：使用验证集对训练好的模型进行评估，计算准确率、精确率、召回率等指标，以衡量模型的性能。

7. 模型调优：根据评估结果，对模型进行调优，如增加/减少网络层数、调整卷积核大小、改变优化器等，以提高模型的性能。

8. 模型测试：使用测试集对最终调优的模型进行测试，评估模型在未知数据上的表现。

9. 部署应用：将训练好的模型应用到实际应用中，例如使用摄像头实时捕捉手势图像，并使用模型进行实时手势识别。

总之，基于CNN的手势识别代码通过搭建卷积神经网络模型，对手势图像进行训练和分类，以实现对各种手势的准确识别。