基于googlenet深度学习网络的中药材种类识别算法matlab仿真

简介: 基于googlenet深度学习网络的中药材种类识别算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览

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2.算法运行软件版本
matlab2022A

3.算法理论概述
中药材种类识别是中药学领域的一项重要任务,对于保证中药的质量和疗效具有重要意义。近年来,深度学习技术在图像识别领域取得了显著进展,为中药材种类识别提供了新的解决方案。

3.1深度学习基础
深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习算法,通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习的代表算法之一,特别适用于处理图像数据。

3.2GoogLeNet网络结构
GoogLeNet是2014年ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛的冠军模型,以其高效的网络结构和优异的性能而著称。GoogLeNet采用了Inception模块,通过并行卷积、池化等操作,实现了多尺度输入的处理,提高了网络的特征提取能力。

3.3 中药材种类识别算法流程
基于GoogLeNet的中药材种类识别算法主要包括以下几个步骤:

数据预处理:对中药材图像进行预处理,包括图像大小归一化、去噪、增强等操作,以便于网络训练。
构建GoogLeNet网络:基于Inception模块构建GoogLeNet网络,设置网络参数。
网络训练:利用预处理后的中药材图像数据集对GoogLeNet网络进行训练,通过反向传播算法优化网络参数,使得网络能够学习到中药材图像的特征。
特征提取:利用训练好的GoogLeNet网络对中药材图像进行特征提取,得到图像的特征向量。
种类识别:基于提取的特征向量,利用分类器(如支持向量机、随机森林等)对中药材种类进行识别。

4.部分核心程序

clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
rng('default')
load gnet.mat% 载入预训练的GoogLeNet模型
% 使用训练好的模型进行分类预测
[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Resized_Testing_Dataset);
% 计算分类准确率
accuracy = mean(Predicted_Label == Testing_Dataset.Labels);
% 随机选择16张测试图像进行展示
index = randperm(numel(Resized_Testing_Dataset.Files), 20);
figure

for i = 1:20% 在子图中展示每张图像、预测标签和概率
    subplot(5,4,i)
    I = readimage(Testing_Dataset, index(i));% 读取图像
    imshow(I) % 显示图像
    label = Predicted_Label(index(i));% 预测标签
    title(string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability(index(i), :)), 3) + "%");
end
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