45、基于深度学习的螃蟹性别分类(matlab)

1、基于深度学习的螃蟹性别分类原理及流程

基于深度学习的螃蟹性别分类原理是利用深度学习模型对螃蟹的图像进行训练和识别，从而实现对螃蟹性别的自动分类。整个流程可以分为数据准备、模型构建、模型训练和性别分类四个步骤。

1. 数据准备： 首先需要收集包含螃蟹图像和对应性别标签的数据集。数据集需要包含足够多的螃蟹图像，且每张图像需要标注正确的性别标签。然后对数据集进行预处理，如图像resize、归一化等操作。

2. 模型构建： 在Matlab上选择适合的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）来构建螃蟹性别分类模型。可以选择预训练的模型，并进行微调以提高模型的性能。

3. 模型训练： 将准备好的数据集输入到深度学习模型中，对模型进行训练。可以通过迭代训练的方式不断调整模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。在训练过程中，需要对模型进行评估和调整，以提高模型对螃蟹性别的分类准确率。

4. 性别分类： 训练好的模型可以用于测试新的螃蟹图像，对其性别进行分类。通过将图像输入到模型中，模型将输出螃蟹为雌性或雄性的概率。根据输出结果可以得到螃蟹的性别分类结果。

需要注意的是，在实际应用中，还需要考虑数据集的质量和数量、模型的选择和调整、训练参数的设置等方面的影响，以获得准确的螃蟹性别分类结果。

2、 基于深度学习的螃蟹性别分类说明

说明

使用神经网络作为分类器来根据螃蟹的物理尺寸识别螃蟹的性别。

方案

构建一个可根据螃蟹的物理测量值识别螃蟹性别的分类器。

考虑螃蟹的六个物理特征：品种、前鳌、背宽、长度、宽度和厚度。

现有问题是根据这 6 个物理特征的观测值识别螃蟹的性别。
六个物理特征将作为神经网络的输入，螃蟹的性别将成为目标。

根据由螃蟹的六个物理特征观测值构成的输入，神经网络应识别出螃蟹是雄性还是雌性。

通过将先前记录的输入提交给神经网络，然后调整网络以产生期望的目标输出来实现

 3、准备数据

1）数据说明

将数据组织成两个矩阵（输入矩阵 X 和目标矩阵 T）来为神经网络设置分类问题的数据。
输入矩阵的每个第 i 列将具有六个元素，表示螃蟹的品种、前鳌、背宽、长度、宽度和厚度。
目标矩阵的每个对应列将具有两个元素。第一个元素中的一表示雌蟹，第二个元素中的一表示雄蟹。

2）加载该数据集

[x,t] = crab_dataset;
size(x)
size(t)ans =6   200ans =2   200

4、构建神经网络分类器

1）设置随机种子来避免随机性

 代码

setdemorandstream(491218382)

 2）说明

双层（即，一个隐藏层）前馈神经网络可以学习任何输入-输出关系，前提是隐藏层中有足够的神经元。非输出层称为隐含层。
尝试具有 10 个神经元的单隐藏层。一般情况下，问题越困难，需要的神经元和层就越多。

代码

net = patternnet(10);
view(net)

视图效果

 3）开始训练

说明：样本自动分为训练集、验证集和测试集。训练集用于对网络进行训练。只要网络针对验证集持续改进，训练就会继续。测试集提供完全独立的网络准确度测量。

代码

[net,tr] = train(net,x,t);

试图效果

 4）均方误差

说明：性能以均方误差衡量，并以对数刻度显示。随着网络训练的加深，均方误差迅速降低。

代码

plotperform(tr)

视图效果

5、测试分类器 

1）使用测试样本测试经过训练的神经网络

 说明：网络输出的范围为 0 到 1，因此我们可以使用 vec2ind 函数根据每个输出向量中最高元素的位置来获取类索引。

代码

testX = x(:,tr.testInd);
testT = t(:,tr.testInd);
testY = net(testX);
testIndices = vec2ind(testY)testIndices =列 1 至 161     2     1     1     2     1     1     1     2     1     1     1     1     2     2     1列 17 至 302     1     2     2     1     2     2     1     1     2     2     2     1     2

2） 混淆矩阵图

说明：混淆矩阵图:衡量神经网络数据拟合程度
该混淆矩阵显示了正确和错误分类的百分比。正确分类表示为矩阵对角线上的绿色方块。错误分类表示为红色方块。

代码

plotconfusion(testT,testY)

视图效果

3） 正确和错误分类的总体百分比

代码

[c,cm] = confusion(testT,testY)
fprintf('Percentage Correct Classification   : %f%%\n', 100*(1-c));
fprintf('Percentage Incorrect Classification : %f%%\n', 100*c);c =0.0333cm =16     10    13Percentage Correct Classification   : 96.666667%
Percentage Incorrect Classification : 3.333333%

4） 受试者工作特征图

说明：显示随着输出阈值从 0 变为 1，假正率和真正率之间的相关性。
线条越偏向左上方，达到高的真正率所需接受的假正数越少。最佳分类器是线条从左下角到左上角再到右上角，或接近于该模式。

代码

plotroc(testT,testY)

视图效果

 6、总结

螃蟹性别分类是一个常见的生物学问题，可以通过深度学习技术实现自动化分类。在MATLAB中，可以利用深度学习工具包如Deep Learning Toolbox来构建和训练性别分类模型。

首先，需要准备一个包含大量螃蟹图像和对应性别标签的数据集。然后，可以利用MATLAB中的图像数据存储和预处理功能，将图像数据加载和准备好用于模型训练。接下来，可以构建一个深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），用于学习图像特征和进行性别分类。

在模型构建之后，需要将数据集划分为训练集和测试集，并利用MATLAB中的深度学习工具包进行模型训练和评估。可以使用预训练模型进行迁移学习，也可以自己从头开始训练模型。通过调整模型结构和超参数，可以优化性能并提高性别分类准确率。

最后，可以利用训练好的深度学习模型对新的螃蟹图像进行性别分类。通过将图像输入模型并获取预测结果，可以快速准确地识别螃蟹的性别。整个过程中，MATLAB的深度学习工具包提供了强大的功能和便捷的编程接口，帮助用户轻松实现螃蟹性别分类任务。

7、源代码

代码

%% 基于深度学习的螃蟹性别分类
%说明：使用神经网络作为分类器来根据螃蟹的物理尺寸识别螃蟹的性别。
%方案：构建一个可根据螃蟹的物理测量值识别螃蟹性别的分类器。考虑螃蟹的六个物理特征：品种、前鳌、背宽、长度、宽度和厚度。现有问题是根据这 6 个物理特征的观测值识别螃蟹的性别。
%六个物理特征将作为神经网络的输入，螃蟹的性别将成为目标。根据由螃蟹的六个物理特征观测值构成的输入，神经网络应识别出螃蟹是雄性还是雌性。
%通过将先前记录的输入提交给神经网络，然后调整网络以产生期望的目标输出来实现
%% 准备数据
%说明：将数据组织成两个矩阵（输入矩阵 X 和目标矩阵 T）来为神经网络设置分类问题的数据。
%输入矩阵的每个第 i 列将具有六个元素，表示螃蟹的品种、前鳌、背宽、长度、宽度和厚度。
%目标矩阵的每个对应列将具有两个元素。第一个元素中的一表示雌蟹，第二个元素中的一表示雄蟹。
%加载该数据集
[x,t] = crab_dataset;
size(x)
size(t)
%% 构建神经网络分类器
%设置随机种子来避免随机性。
setdemorandstream(491218382)
%双层（即，一个隐藏层）前馈神经网络可以学习任何输入-输出关系，前提是隐藏层中有足够的神经元。非输出层称为隐含层。
%尝试具有 10 个神经元的单隐藏层。一般情况下，问题越困难，需要的神经元和层就越多。
net = patternnet(10);
view(net)
%开始训练。样本自动分为训练集、验证集和测试集。训练集用于对网络进行训练。只要网络针对验证集持续改进，训练就会继续。测试集提供完全独立的网络准确度测量。
[net,tr] = train(net,x,t);
%性能以均方误差衡量，并以对数刻度显示。随着网络训练的加深，均方误差迅速降低。
%绘图会显示训练集、验证集和测试集的性能。
plotperform(tr)
%% 测试分类器
%使用测试样本测试经过训练的神经网络。
%网络输出的范围为 0 到 1，因此我们可以使用 vec2ind 函数根据每个输出向量中最高元素的位置来获取类索引。
testX = x(:,tr.testInd);
testT = t(:,tr.testInd);
testY = net(testX);
testIndices = vec2ind(testY)
%混淆矩阵图:衡量神经网络数据拟合程度
%该混淆矩阵显示了正确和错误分类的百分比。正确分类表示为矩阵对角线上的绿色方块。错误分类表示为红色方块。
plotconfusion(testT,testY)
%正确和错误分类的总体百分比
[c,cm] = confusion(testT,testY)
fprintf('Percentage Correct Classification   : %f%%\n', 100*(1-c));
fprintf('Percentage Incorrect Classification : %f%%\n', 100*c);
%受试者工作特征图
%显示随着输出阈值从 0 变为 1，假正率和真正率之间的相关性。
%线条越偏向左上方，达到高的真正率所需接受的假正数越少。最佳分类器是线条从左下角到左上角再到右上角，或接近于该模式。
plotroc(testT,testY)