基于MATLAB的卷积神经网络图像分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建多层卷积神经网络，实现图像自动特征提取与分类。支持图像预处理、模型训练（含损失计算与反向传播）及模型评估功能，适用于高效图像识别任务开发。

详 情 说 明

基于卷积神经网络的图像分类系统

项目介绍

本项目利用MATLAB Deep Learning Toolbox，设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类系统。系统能够自动提取图像特征并完成高效分类，支持完整的深度学习工作流，包括数据预处理、模型训练、性能评估以及模型部署预测，适用于MNIST、CIFAR-10等常见图像数据集。

功能特性

• 自动特征提取：构建多层卷积神经网络模型，自动学习并提取图像的深层特征。
• 图像预处理：支持输入图像的归一化、数据增强等预处理操作，提升模型泛化能力。
• 模型训练：提供完整的训练流程，包括损失函数计算、反向传播和参数优化。
• 性能评估：实现模型评估功能，可计算准确率、召回率等关键性能指标。
• 模型持久化：支持将训练好的模型保存为.mat文件，并可加载用于后续预测。
• 分类预测：支持对单张或多张待分类图像进行预测，输出类别标签及对应的概率分布。

使用方法

训练模型

1. 准备带标签的图像数据集（如MNIST、CIFAR-10）。
2. 运行主程序，系统将自动进行数据预处理、模型训练与评估。
3. 训练完成后，将生成模型文件及训练过程可视化曲线（损失曲线、准确率曲线）。

使用模型进行预测

1. 加载已保存的模型文件（.mat格式）。
2. 输入待分类的图像（支持jpg、png等常见格式）。
3. 系统输出图像的分类结果（类别标签）及各类别的置信度分数。

系统要求

• MATLAB版本：R2021a或更高版本。
• 必要工具箱：Deep Learning Toolbox。
• 硬件建议：推荐使用支持CUDA的NVIDIA GPU以加速训练过程。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，实现了从数据加载与预处理、卷积神经网络模型的构建与配置、模型训练过程的执行与监控，到训练完成后模型的评估、保存以及加载模型对新图像进行预测分类的全流程。它作为系统的中央控制器，协调调用各个功能模块，确保图像分类任务顺利完成。