【图像识别】基于CNN 实现水果分类附matlab代码

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,图像资源包5000点
视觉智能开放平台,视频资源包5000点
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
简介: 【图像识别】基于CNN 实现水果分类附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测雷达通信 无线传感器

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统

⛄ 内容介绍

针对现有基于卷积神经网络的水果图像分类算法均使用池化层进行降维处理会丢失部分特征,导致分类精度有待提高的问题,提出FC-CNN(Fruit Classification Convolutional Neural Network)水果图像分类算法.该算法基于深度卷积神经网络思想,设计了一种由二维卷积层,批量规范化层和激活函数组成的网络结构,利用Sofmax loss和L2正则化进行损失函数设计.算法使用卷积加步长替代池化层,让网络具有自主学习下采样能力,使用批量规范化层用于解决网络过拟合问题.采用Fruits-360数据集进行测试,实验表明,FC-CNN可以识别出48种水果,准确率可达到99.63%.与现有的深度学习水果图像分类算法相比,FC-CNN的识别准确率更高,识别种类更多.

⛄ 部分代码

[file,path] = uigetfile('*.png;*.jpg;*.jpeg;*.bmp');

% Görüntüyü yükleme ve ön işleme

selectedfile = fullfile(path,file);

I=imread(selectedfile);

I=imresize(I,[100 100]);


tic

[a,b]=classify(net,I)

sure=toc

[~,idx] = sort(b,'descend');

idx = idx(5:-1:1);

classNamesTop = net.Layers(end).ClassNames(idx);

scoresTop = b(idx);

barh(scoresTop)

xlim([0 1])

title('Top 5 Predictions')

xlabel('Probability')

yticklabels(classNamesTop)

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]简钦, 张雨墨, 简献忠. FC-CNN:基于卷积神经网络的水果图像分类算法[J]. 农业装备与车辆工程, 2021, 059(001):67-71.

⛄ Matlab代码关注

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料


相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
CNN中的注意力机制综合指南:从理论到Pytorch代码实现
注意力机制已成为深度学习模型的关键组件,尤其在卷积神经网络(CNN)中发挥了重要作用。通过使模型关注输入数据中最相关的部分,注意力机制显著提升了CNN在图像分类、目标检测和语义分割等任务中的表现。本文将详细介绍CNN中的注意力机制,包括其基本概念、不同类型(如通道注意力、空间注意力和混合注意力)以及实际实现方法。此外,还将探讨注意力机制在多个计算机视觉任务中的应用效果及其面临的挑战。无论是图像分类还是医学图像分析,注意力机制都能显著提升模型性能,并在不断发展的深度学习领域中扮演重要角色。
77 10
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 算法框架/工具
深度学习在图像识别中的应用及代码示例
【9月更文挑战第32天】本文将深入探讨深度学习在图像识别领域的应用,包括其原理、技术、优势以及挑战。我们将通过一个简单的代码示例,展示如何使用深度学习技术进行图像识别。无论你是初学者还是有经验的开发者,都可以从中获得启发和帮助。让我们一起探索这个充满无限可能的领域吧!
62 8
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了贝叶斯优化在CNN中的应用,包括优化过程、训练与识别效果对比,以及标准CNN的识别结果。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及视频教程。贝叶斯优化通过构建代理模型指导超参数优化,显著提升模型性能,适用于复杂数据分类任务。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法框架/工具 Python
深度学习在图像识别中的应用及其代码实现
【9月更文挑战第24天】本文将探讨深度学习在图像识别领域的应用,并展示如何通过代码实现这一过程。我们将介绍深度学习的基本原理,以及它在图像识别中的优势和挑战。然后,我们将通过一个简单的代码示例,展示如何使用深度学习进行图像识别。最后,我们将讨论深度学习在未来图像识别中的潜力和可能的发展方向。
|
3月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
161 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于NSCT非采样轮廓波变换和CNN网络人脸识别matlab仿真
本项目展示了一种结合非采样轮廓波变换(NSCT)与卷积神经网络(CNN)的人脸识别系统。通过NSCT提取多尺度、多方向特征,并利用CNN的强大分类能力实现高效识别。项目包括ORL人脸库的训练结果对比,提供Matlab 2022a版本下的完整代码及详细中文注释,另有操作步骤视频指导。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
本项目采用MATLAB 2022a实现时间序列预测,利用CNN与LSTM结合的优势,并以鲸鱼优化算法(WOA)优化模型超参数。CNN提取时间序列的局部特征,LSTM处理长期依赖关系,而WOA确保参数最优配置以提高预测准确性。完整代码附带中文注释及操作指南,运行效果无水印展示。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
本项目展示了一种结合灰狼优化(GWO)与深度学习模型(CNN和LSTM)的时间序列预测方法。GWO算法高效优化模型超参数,提升预测精度。CNN提取局部特征,LSTM处理长序列依赖,共同实现准确的未来数值预测。项目包括MATLAB 2022a环境下运行的完整代码及视频教程,代码内含详细中文注释,便于理解和操作。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
时间序列预测关键在于有效利用历史数据预测未来值。本研究采用卷积神经网络(CNN)提取时间序列特征,结合GRU处理序列依赖性,并用灰狼优化(GWO)精调模型参数。CNN通过卷积与池化层提取数据特征,GRU通过更新门和重置门机制有效管理长期依赖。GWO模拟灰狼社群行为进行全局优化,提升预测准确性。本项目使用MATLAB 2022a实现,含详细中文注释及操作视频教程。