MATLAB代码基于transformer对D盘path文件夹的图片分类六个类别

以下是基于Transformer的MATLAB代码，用于对D盘path文件夹中的图片进行六个类别的分类：

% 加载预训练好的Transformer模型
net = transformer();

% 设置分类标签
labels = {'Cat', 'Dog', 'Flower', 'Car', 'Fruit', 'Building'};

% 读取D盘path文件夹中的图片
imgDir = 'D:\path';
imds = imageDatastore(imgDir,'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

% 对图片进行分类
predictedLabels = classify(net, imds);

% 显示分类结果
confMat = confusionmat(imds.Labels, predictedLabels);
accuracy = sum(diag(confMat))/sum(confMat(:));
disp(['Classification accuracy: ', num2str(accuracy)]);
figure();
heatmap(labels, labels, confMat);
title('Confusion Matrix');

注意，此代码仅提供了基本框架，需要根据实际情况进行适当修改和调整。同时，需要确保安装了Deep Learning Toolbox以及Transformer模型所需的其他依赖项。