Tabla de contenido
1. Efecto de simulación de algoritmo
2. Resumen de conocimientos teóricos involucrados en algoritmos.
4. Archivo de código de algoritmo completo
1. Efecto de simulación de algoritmo
Los resultados de la simulación matlab2022a son los siguientes:
2. Resumen de conocimientos teóricos involucrados en algoritmos.
El sistema de reconocimiento de tipo de perro mascota basado en una red de aprendizaje profundo es un método de clasificación de imágenes que utiliza tecnología de aprendizaje profundo, que puede aprender automáticamente las características de la imagen y clasificar las imágenes en función de estas características. Los principios y fórmulas matemáticas del sistema son los siguientes:
Modelo de red neuronal profunda: en el sistema de reconocimiento de especies de perros, se utiliza un modelo de red neuronal profunda para aprender características en imágenes. El modelo consta de múltiples neuronas, cada una de las cuales recibe datos de entrada y genera un valor numérico. Mediante la combinación de múltiples neuronas, se pueden extraer varias características de la imagen.
Extracción de características: los modelos de redes neuronales profundas pueden extraer automáticamente características de datos de imágenes sin procesar. Este proceso se implementa a través de múltiples capas convolucionales y de agrupación. La capa convolucional puede detectar varias características en la imagen, como color, textura, etc., mientras que la capa de agrupación puede agregar estas características para reducir la complejidad computacional.
Clasificador: el sistema de reconocimiento de especies de perros domésticos utiliza un clasificador para clasificar las características extraídas. El clasificador puede ser un clasificador softmax, una máquina de vectores de soporte (SVM), etc. Al entrenar un modelo y un clasificador de red neuronal profunda, el sistema puede clasificar con precisión las especies de perros domésticos.
Función de pérdida: para optimizar los modelos y clasificadores de redes neuronales profundas, es necesario definir una función de pérdida. Esta función de pérdida puede representar la precisión y la capacidad de generalización del reconocimiento de especies de perros domésticos. Durante el proceso de entrenamiento, el modelo y el clasificador se optimizan minimizando esta función de pérdida para mejorar el rendimiento del sistema de reconocimiento de especies de perros.
Algoritmo de retropropagación: al entrenar modelos y clasificadores de redes neuronales profundas, el algoritmo de retropropagación se utiliza para actualizar los valores de peso y sesgo de cada neurona. El algoritmo calcula automáticamente los gradientes y actualiza los pesos y los valores de sesgo para minimizar la función de pérdida.
Los pasos principales del sistema de reconocimiento de tipo de perro mascota basado en una red de aprendizaje profundo son los siguientes:
Preprocesamiento de datos: preprocese los datos de imagen de perro mascota recopilados, como ajustar el tamaño de la imagen, normalizar los valores de píxeles, etc.
Cree un modelo de red neuronal profunda: cree un modelo de red neuronal profunda, que incluya múltiples capas convolucionales, capas de agrupación y capas completamente conectadas.
Entrene el modelo: entrene un modelo y un clasificador de red neuronal profunda utilizando un conjunto de datos de imágenes de perros. Optimice modelos y clasificadores minimizando la función de pérdida.
Modelo de prueba: utilice el conjunto de prueba para probar el modelo entrenado y evaluar la precisión y la capacidad de generalización del sistema de reconocimiento de especies de perros.
Aplique el modelo: aplique el modelo entrenado a escenarios reales, como una herramienta de identificación de razas de perros, lo que permite a los usuarios cargar imágenes y obtener inmediatamente resultados de predicción de razas de perros.
El sistema de reconocimiento de tipo de perro mascota basado en una red de aprendizaje profundo tiene las siguientes ventajas:
Alto grado de automatización: el sistema puede aprender automáticamente características a partir de datos de imágenes originales y clasificar imágenes automáticamente, reduciendo el grado de intervención manual.
Alta precisión y capacidad de generalización: al entrenar modelos y clasificadores de redes neuronales profundas, el sistema puede tener una alta precisión y capacidad de generalización, y puede adaptarse a diversas tareas de clasificación de imágenes.
Escalabilidad: el sistema de identificación de especies de perros domésticos basado en una red de aprendizaje profundo se puede ampliar y mejorar continuamente con el aumento de los conjuntos de datos y el desarrollo de la tecnología.
En general, el sistema de reconocimiento de categorías de perros mascota basado en una red de aprendizaje profundo es un método de clasificación de imágenes que utiliza tecnología de aprendizaje profundo y tiene las ventajas de un alto grado de automatización, alta precisión, gran capacidad de generalización y buena escalabilidad. Puede proporcionar mejores soluciones para escenarios de aplicaciones reales y proporcionar mejores soluciones para escenarios de aplicaciones reales.
3.Programa central de MATLAB
.......................................................................................
% 设置训练选项
maxEpochs = NEpochs;
Minibatch_Size = NMB;
Validation_Frequency = floor(numel(Resized_Training_Dataset.Files)/Minibatch_Size);
Training_Options = trainingOptions('sgdm', ...
'MiniBatchSize', Minibatch_Size, ...
'MaxEpochs', maxEpochs, ...
'InitialLearnRate', LR, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'ValidationData', Resized_Validation_Dataset, ...
'ValidationFrequency', Validation_Frequency, ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');
% 使用训练选项训练网络
net = trainNetwork(Resized_Training_Dataset, New_Network, Training_Options);
% 保存训练后的网络
save gnet.mat net
function edit7_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit7 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit7 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit7 as a double
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit7_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit7 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function edit8_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit8 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit8 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit8 as a double
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit8_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit8 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function edit9_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit9 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit9 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit9 as a double
function edit10_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit10 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit10 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit10 as a double
...................................................................................
0Y_004m4. Archivo de código de algoritmo completo
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