写一段卷积神经网络图像分割matlab代码

好的，以下是一个简单的卷积神经网络图像分割的 Matlab 代码：

% 读取图像
im = imread('image.jpg');
imshow(im);

% 定义卷积神经网络
layers = [
    imageInputLayer([size(im,1) size(im,2) 3])
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride',2)
    convolution2dLayer(3, 256, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    convolution2dLayer(3, 256, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride',2)
    convolution2dLayer(3, 512, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    convolution2dLayer(3, 512, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    transposedConv2dLayer(2, 512, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 256, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    convolution2dLayer(3, 256, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    transposedConv2dLayer(2, 256, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    transposedConv2dLayer(2, 128, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    convolution2dLayer(1, 2, 'Padding', 'same')
    softmaxLayer
    pixelClassificationLayer
];

% 训练网络
opts = trainingOptions('sgdm', 'InitialLearnRate', 1e-3, 'MaxEpochs', 30);
net = trainNetwork(im, layers, opts);

% 对图像进行预测并可视化结果
im_seg = semanticseg(im, net);
B = labeloverlay(im,im_seg);
imshow(B);

这个代码定义了一个卷积神经网络，包含多个卷积层、池化层和反卷积层，然后使用 `trainingOptions` 函数指定了训练参数，最后使用 `trainNetwork` 函数对网络进行训练。训练完成后，使用 `semanticseg` 函数对图像进行预测，并使用 `labeloverlay` 函数可视化分割结果。