基于深度学习网络的鞋子种类识别matlab仿真

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程


1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

复制代码
load gnet.mat
% 使用训练好的网络对验证数据进行分类预测
[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Augmented_Validation_Image);
% 计算准确率
accuracy = mean(Predicted_Label == Validation_Dataset.Labels);
% 随机选择16个样本进行可视化
index = randperm(numel(Augmented_Validation_Image.Files), 32);
figure

for i = 1:16
    subplot(4,4,i)
    I = readimage(Validation_Dataset, index(i));
    imshow(I)
    label = Predicted_Label(index(i));
    title(string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability(index(i), :)), 3) + "%");% 显示预测标签和置信度
end
figure

for i = 1:16
    subplot(4,4,i)
    I = readimage(Validation_Dataset, index(i+16));
    imshow(I)
    label = Predicted_Label(index(i+16));
    title(string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability(index(i+16), :)), 3) + "%");% 显示预测标签和置信度
end
127

4.算法理论概述

基于GoogLeNet深度学习网络的鞋子种类识别是一种利用深度卷积神经网络进行物体识别的方法,特别适用于大规模图像分类问题。GoogLeNet以其独特的Inception模块和高效的层级结构,在ImageNet竞赛中取得了卓越的成绩,同样也适合用于鞋子种类识别。

GoogLeNet的核心创新在于Inception模块,该模块通过并行使用多个不同大小的卷积核在同一输入上执行卷积,有效捕获了多种尺度下的特征。

在整个训练过程中,GoogLeNet会逐步学习如何从输入图像中抽取与鞋子种类相关的关键特征,进而实现高精度的鞋子分类。同时,网络设计中的多尺度特性使其能更好地适应不同大小、视角变化的鞋子图像。

此外,GoogLeNet还引入了一些额外的技术来改善性能和稳定性,如批量归一化(Batch Normalization)、空洞卷积(Atrous Convolution)以及标签平滑(Label Smoothing)等,进一步提升了模型在鞋子种类识别任务上的表现。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

相关推荐
fantasy_arch8 分钟前
深度学习--softmax回归
人工智能·深度学习·回归
eqwaak015 分钟前
量子计算与AI音乐——解锁无限可能的音色宇宙
人工智能·爬虫·python·自动化·量子计算
Blossom.11820 分钟前
量子计算与经典计算的融合与未来
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·量子计算
跳跳糖炒酸奶43 分钟前
第四章、Isaacsim在GUI中构建机器人(1): 添加简单对象
人工智能·python·ubuntu·机器人
猿饵块1 小时前
机器人--ros2--IMU
人工智能
硅谷秋水1 小时前
MoLe-VLA:通过混合层实现的动态跳层视觉-语言-动作模型实现高效机器人操作
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·语言模型·机器人
LS_learner1 小时前
小智机器人关键函数解析,Application::OutputAudio()处理音频数据的输出的函数
人工智能·嵌入式硬件
2301_764441331 小时前
基于神经网络的肾脏疾病预测模型
人工智能·深度学习·神经网络
子燕若水1 小时前
用gpt-4o 生成图的教程和常用提示词
人工智能
weixin_442424031 小时前
Opencv计算机视觉编程攻略-第七节 提取直线、轮廓和区域
人工智能·opencv·计算机视觉