基于Efficient-Net的目标识别算法MATLAB仿真
近年来，随着计算机视觉技术的发展和深度学习的兴起，目标识别算法已经成为研究热点之一。其中，Efficient-Net是一种轻量级卷积神经网络模型，它在保持高准确率的同时，大大降低了参数量，实现了较快的训练和推理速度，受到了广泛关注。本文将介绍如何利用Efficient-Net实现目标识别，并提供MATLAB代码进行仿真。
一、Efficient-Net简介
Efficient-Net是由Google Brain团队提出的一种轻量级卷积神经网络模型。它通过使用复合系数来均衡地扩展网络深度、宽度和分辨率，从而在保持高准确率的同时，大大降低了参数量，实现了较快的训练和推理速度。Efficient-Net模型采用了三个关键组件：深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）、反向残差连接（Inverted Residual Connection）和线性上采样（Linear Upsampling）。
二、数据集选择
为了进行目标识别算法的训练和验证，我们需要准备一个合适的数据集。本文选择了COCO数据集进行训练和测试，它包含超过330K个标注对象，涵盖80个不同类别的常见物体。
三、算法实现
1.加载数据集
在MATLAB中，我们可以使用imagedatastore函数将数据集加载到内存中。具体步骤如下：
% 加载训练集
trainData =