【动物识别】基于AlexNet神经网络的动物识别系统附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

第三次产业革命以来,计算机领域飞速发展。物体识别作为一个新兴的学科领域,其本身在不断的完善。数学工具越来越全,计算机运算速度的提升,这些方面的进步使得物体识别成为一个理论与实际研究的焦点。而神经网络作为其中极其重要的计算手段,使得基于神经网络的物体识别成为研究热门。本论文研究了物体识别方法,并借助Matlab软件平台,完成了基于AlexNet神经网络的物体识别实验,从而对物体识别有了更加深刻的认识,最后分析实验结果以及改进方法的探索。

⛄ 部分代码

imds =imageDatastore('D:\Desktop\图像处理\keshe\raw-img', 'IncludeSubfolders',true,  'LabelSource','foldernames');numTrainImages = numel(imds.Labels);[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');idx = randperm(numel(imdsValidation.Files),20);load('netTransfer.mat') % a =imread('D:\Desktop\图像处理\keshe\raw-img\cat\cat (1).jpeg');% b=imread('D:\Desktop\图像处理\keshe\raw-img\sheep\sheep (1).jpeg');% c = [a,b];% imshow(c);% % c = imresize(c,[227,227]);% d=c(:,113:227,:);% d=imresize(d,[227,227]);% [YPred,scores] = classify(netTransfer,imdsValidation);%  label = classify(netTransfer,picture);% imshow(picture);% title(char(label));% figure% for i = 1:20%     subplot(5,4,i)%     I = readimage(imdsValidation,idx(i));%     imshow(I)%     labe1 = YPred(idx(i));%     title(string(labe1));% end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 杨晓东,杨民杰,罗斌,等.基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统:CN202022418067.0[P].CN213152184U[2023-07-08].

[2] 袁东芝.基于卷积神经网络的动物识别算法研究[D].华南理工大学[2023-07-08].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.873820.

[3] 周文萱,胡龙桃,张敏,等.基于YOLO的小型动物识别系统设计[J].计算机时代, 2019(3):4.DOI:CNKI:SUN:JSJS.0.2019-03-008.

[4] 余宸希.基于Alexnet神经网络的物体识别研究[J].电子制作, 2019(12):3.DOI:CNKI:SUN:DZZZ.0.2019-12-018.

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