网站开发软件环境,网站建设前期目标,wordpress登陆后跳转页面,网站页数目录
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
4.1数据集准备
4.2构建深度学习模型
4.3模型训练
4.4模型评估
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
clc;
clear;
close all;
wa…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
4.1数据集准备
4.2构建深度学习模型
4.3模型训练
4.4模型评估
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
clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
rng(default)load gnet.mat[Predicted_Label, Probability] classify(net, Validation_Dataset);
accuracy mean(Predicted_Label Validation_Dataset.Labels);index randperm(numel(Validation_Dataset.Files), 16);
figurefor i 1:16subplot(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) %);
end[Predicted_Label, Probability] classify(net, Testing_Dataset);
accuracy mean(Predicted_Label Testing_Dataset.Labels);index randperm(numel(Testing_Dataset.Files), 16);
figurefor i 1:16subplot(4,4,i)I readimage(Testing_Dataset, index(i));imshow(I)label Predicted_Label(index(i));title(string(label) , num2str(100*max(Probability(index(i), :)), 3) %);
end
76
4.算法理论概述 蔬菜水果种类识别算法基于深度学习网络通过训练模型来识别图像中的蔬菜和水果种类。其原理主要利用深度卷积神经网络Deep Convolutional Neural Network, CNN对图像进行特征提取和分类。
4.1数据集准备 首先我们需要准备一个包含多种蔬菜和水果图像的数据集。这个数据集需要包含足够多的样本以便模型能够学习到不同种类蔬菜和水果的特征。数据集需要分为训练集和测试集训练集用于训练模型测试集用于评估模型的性能。 本课题我们采用的数据库如下 4.2构建深度学习模型 接下来我们需要构建一个深度学习模型用于对图像进行分类。卷积神经网络Convolutional Neural Network, CNN是一种常用的图像分类模型它可以从原始图像中自动学习到有用的特征表示。一个典型的CNN模型包括多个卷积层、池化层和全连接层。通过堆叠多个卷积层和池化层可以逐渐提取图像中的高级特征。最后通过全连接层将提取到的特征映射到具体的类别上。 在本课题中我们采用的网络模型为googlenet。
4.3模型训练 在构建好模型后我们需要使用训练集对模型进行训练。训练过程中我们需要定义损失函数如交叉熵损失函数来衡量模型的预测结果与实际标签之间的差距。同时我们需要选择一种优化算法如随机梯度下降算法来不断调整模型的参数使得损失函数的值尽可能小。
4.4模型评估 训练完成后我们需要使用测试集对模型的性能进行评估。评估指标可以包括准确率、召回率、F1分数等。通过评估模型的性能我们可以了解模型在识别蔬菜和水果种类方面的表现。
以下是一个简单的卷积神经网络模型的数学公式示例 假设我们的模型包含两个卷积层、两个池化层和两个全连接层。对于给定的输入图像X其输出类别Y可以通过以下公式计算
Yf(W2⋅g(W1⋅Xb1)b2) 其中W1和W2分别表示第一层和第二层卷积层的权重参数b1和b2分别表示第一层和第二层卷积层的偏置参数g()表示激活函数如ReLU函数f()表示softmax函数用于将模型的输出映射到具体的类别上。 以上是一个简单的基于深度学习网络的蔬菜水果种类识别算法的原理和数学公式示例。在实际应用中我们可以使用更加复杂的模型和训练技巧来提高模型的性能。
5.算法完整程序工程
OOOOO
OOO
O
