基于matlab的卷积神经网络实现垃圾分类代码

以下是基于 Matlab 的卷积神经网络实现垃圾分类的代码：

首先，我们需要准备数据集，这里我们使用 Kaggle 上的 Garbage Classification 数据集。该数据集包含 6 个类别的垃圾图片，分别是：cardboard、glass、metal、paper、plastic 和 trash。每个类别有 400 张图片。可以在以下链接中下载：

https://www.kaggle.com/asdasdasasdas/garbage-classification

下载完成后，将数据集解压缩到一个文件夹中，例如 "garbage_classification"。

接下来，我们需要加载并预处理数据集。我们使用 Matlab 的 imageDatastore 函数来加载图片，并将图片 resize 到固定大小。此外，我们还需要将数据集划分成训练集和测试集。以下是代码：

% 加载数据集
imds = imageDatastore('garbage_classification', ...
    'IncludeSubfolders',true, 'LabelSource','foldernames');

% 图片 resize 到 224x224 像素
inputSize = [224 224 3];
imds.ReadFcn = @(loc) imresize(imread(loc),inputSize);

% 划分训练集和测试集
[trainImds,testImds] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');

接下来，我们定义 CNN 模型。我们使用预训练的 ResNet-18 网络作为基础模型，并添加自定义的全连接层。以下是代码：

% 加载预训练的 ResNet-18 模型
net = resnet18;

% 替换最后一层全连接层
numClasses = numel(categories(imds.Labels));
lgraph = layerGraph(net);
newLearner = fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','new_fc');
lgraph = replaceLayer(lgraph,'fc1000',newLearner);
newClassLayer = classificationLayer('Name','new_classoutput');
lgraph = replaceLayer(lgraph,'ClassificationLayer_predictions',newClassLayer);

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize',16, ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'InitialLearnRate',1e-3, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练网络
net = trainNetwork(trainImds,lgraph,options);

最后，我们使用测试集来评估训练好的模型。以下是代码：

% 使用测试集评估网络
YPred = classify(net,testImds);
YTest = testImds.Labels;
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
fprintf('Test accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

这样就完成了基于 Matlab 的卷积神经网络实现垃圾分类的代码。