基于GoogleNet深度学习网络的花朵类型识别matlab仿真

本文主要是介绍基于GoogleNet深度学习网络的花朵类型识别matlab仿真，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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

4.1. GoogleNet网络结构

4.2. 基于GoogleNet的花朵类型识别

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

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Resized_Training_Dataset   = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Dataset);%显示各个花朵的整体识别率
% 使用训练好的模型进行分类预测
[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Resized_Training_Dataset);
% 计算分类准确率
accuracy = mean(Predicted_Label == Dataset.Labels);lab1 = [];
for i = 1:length(Dataset.Labels)if Dataset.Labels(i) == 'daisy'lab1 = [lab1,1];endif Dataset.Labels(i) == 'dandelion'lab1 = [lab1,2];endif Dataset.Labels(i) == 'roses'lab1 = [lab1,3];endif Dataset.Labels(i) == 'sunflowers'lab1 = [lab1,4];endif Dataset.Labels(i) == 'tulips'lab1 = [lab1,5];end
endlab2 = [];
for i = 1:length(Predicted_Label)if Predicted_Label(i) == 'daisy'lab2 = [lab2,1];endif Predicted_Label(i) == 'dandelion'lab2 = [lab2,2];endif Predicted_Label(i) == 'roses'lab2 = [lab2,3];endif Predicted_Label(i) == 'sunflowers'lab2 = [lab2,4];endif Predicted_Label(i) == 'tulips'lab2 = [lab2,5];end
endfigure;
plot(lab1,'b-s',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',8,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(lab2,'r-->',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
hold on
title(['识别率',num2str(100*accuracy),'%']);
legend('真实种类','识别种类');
title('1:daisy, 2:dandelion, 3:roses, 4:sunflowers, 5:tulips');% 随机选择16张测试图像进行展示
index = randperm(numel(Resized_Training_Dataset.Files), 12);figure
for i = 1:12% 在子图中展示每张图像、预测标签和概率subplot(3,4,i)I = readimage(Dataset, index(i));% 读取图像imshow(I) % 显示图像label = Predicted_Label(index(i));% 预测标签title(string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability(index(i), :)), 3) + "%");
end
0080

4.算法理论概述

花朵类型识别是计算机视觉领域中的一个重要任务。它在植物学研究、农业、园艺等领域有着广泛的应用。传统的花朵类型识别方法通常基于手工设计的特征提取器，这些方法的效果受限于特征提取器的设计。近年来，深度学习在许多计算机视觉任务中取得了显著的成功。其中，GoogleNet是一种深度学习网络结构，它在图像分类任务中具有优异的性能。

4.1. GoogleNet网络结构

GoogleNet是一种基于Inception模块的深度学习网络结构。它通过引入Inception模块，增加了网络的宽度，并减少了网络的参数数量。GoogleNet的主要创新点包括：

Factorization into small convolutions：这种思想通过将一个较大的卷积核分解为多个较小的卷积核，减少了参数数量，并增加了网络的非线性表达能力。例如，将7x7的卷积核分解为1x7和7x1的卷积核，不仅可以减少参数数量，还可以增加网络的深度。
Inception Module：这个模块通过使用多个不同大小的卷积核并行地进行卷积操作，能够提取不同抽象程度的高阶特征。这些特征被拼接在一起，形成了更加丰富的特征表示。Inception Module的结构在网络的后部分出现，前面仍然是普通的卷积层。
去除全连接层：GoogleNet去除了传统CNN中的全连接层，使用1x1的卷积层来进行特征的降维和分类。这样可以大大减少参数数量，减轻过拟合的风险。