经典卷积模型回顾7-轻量化模型MobileNet实现图像分类(matlab)
MobileNet是一种轻量级卷积神经网络,适用于较小的设备和低功耗环境。在MATLAB中,可以使用Deep Learning Toolbox进行MobileNet的图像分类训练。
使用预先训练好的MobileNet模型对自定义数据集进行微调训练:
```matlab
% 导入数据集
imds = imageDatastore('path/to/images','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
% 定义网络模型
net = mobilenetv2();
% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm',...
'MiniBatchSize',32,...
'MaxEpochs',10,...
'InitialLearnRate',1e-4,...
'LearnRateSchedule','piecewise',...
'LearnRateDropFactor',0.1,...
'LearnRateDropPeriod',5,...
'Shuffle','every-epoch',...
'ValidationData',imdsValidation,...
'ValidationFrequency',10,...
'Plots','training-progress');
% 进行微调训练
net = trainNetwork(imds,net,options);
```
在上述代码中,'path/to/images'是数据集存储路径,'mobilenetv2()'则是创建了一个MobileNet模型。之后使用trainingOptions设置了训练参数,包括批次大小、学习率等。最后使用trainNetwork函数进行微调训练。
训练完成后,可以使用classify函数对新的图像进行分类预测:
```matlab
% 初始化测试图像
testImage = imread('path/to/test/image.jpg');
% 对图像进行预测
predictedLabel = classify(net,testImage);
```
在上述代码中,'path/to/test/image.jpg'是测试图像路径,classify函数会将图像预测为多个类别中的一个。
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