基于深度学习的MATLAB图像识别与分类系统

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的MATLAB图像分类解决方案，包含图像预处理、特征提取、模型训练和分类预测功能。支持自定义数据集和分类任务，配备图形化界面，适用于多种图像识别场景。

详 情 说 明

基于深度学习的多类别图像识别与分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于深度学习的图像识别与分类系统。系统采用卷积神经网络（CNN）和迁移学习技术，能够处理多种图像分类任务，如物体识别、场景分类等。项目提供从图像预处理、模型训练到分类预测的全流程功能，并配备图形化界面用于结果展示和性能分析。

功能特性

• 完整的图像分类流程：支持图像预处理、特征提取、模型训练和分类预测
• 多任务支持：可应用于物体识别、场景分类等多种图像分类场景
• 用户自定义：支持用户自定义训练数据集和分类类别
• 图形化界面：提供直观的分类结果展示和准确率分析
• 高性能模型：采用CNN和迁移学习技术，确保分类准确性
• 全面评估：提供准确率、召回率、混淆矩阵等多种评估指标

使用方法

数据准备

1. 训练数据：准备包含多个类别的图像数据集（支持JPG、PNG等格式）
2. 测试数据：准备单张或多张待分类图像文件
3. 参数配置：设置网络结构参数、训练迭代次数、学习率等超参数

运行流程

1. 配置训练参数和数据集路径
2. 启动模型训练过程
3. 使用训练好的模型进行图像分类预测
4. 查看图形化界面展示的分类结果和性能报告

输出结果

• 每张测试图像的预测类别标签及置信度
• 带标签的可视化分类结果图像
• 模型准确率、召回率、混淆矩阵等评估报告
• 训练好的网络模型文件（.mat格式）

系统要求

软件环境

• MATLAB R2020b或更高版本
• Deep Learning Toolbox
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox

硬件建议

• 内存：8GB以上（推荐16GB）
• 显卡：支持CUDA的NVIDIA显卡（用于GPU加速）
• 存储空间：至少10GB可用空间（用于大型数据集处理）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，主要功能包括：初始化图像预处理参数并执行数据增强操作，构建和配置深度卷积神经网络架构，管理模型训练过程中的迭代优化与权重更新，协调特征提取与迁移学习组件的协同工作，执行图像分类预测并计算置信度评分，生成分类结果的可视化展示界面，输出模型性能评估报告及准确率分析图表，以及保存训练完成的网络模型文件供后续使用。