基于MATLAB的深度学习图像识别分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一款集成图像预处理、特征学习和分类识别的智能系统。支持图像归一化处理，通过深度学习模型自动提取特征，实现多类别目标的精准分类，并提供模型训练与验证功能。

详 情 说 明

基于深度学习的图像识别分类系统设计与实现

项目介绍

本项目旨在设计并实现一个基于深度学习的智能图像识别分类系统。系统整合了图像预处理、特征提取与分类识别三大核心模块，能够对输入的图像数据进行自动处理与分析。通过应用卷积神经网络（CNN）与迁移学习技术，系统可高效学习图像特征，并对多种类别目标实现高精度分类。项目支持完整的模型训练、验证流程，并提供直观的结果可视化与性能评估报告。

功能特性

• 端到端处理流程：提供从图像预处理、模型训练到预测识别的完整解决方案。
• 强大的图像预处理：支持图像尺寸归一化、数据增强等操作，为模型训练提供高质量数据。
• 先进的深度学习模型：

* 采用卷积神经网络自动学习并提取图像深层特征。 * 支持迁移学习，可利用预训练模型进行微调，有效提升小数据集上的训练效果和收敛速度。

• 灵活的输入输出：

* 训练输入：支持按类别分文件夹组织的JPG、PNG等格式图像数据集。 * 预测输入：支持单张或批量常见格式图像文件的分类识别。 * 结果输出：提供结构化的预测结果（含文件名、类别、置信度）、带标注的可视化图像及详细的性能评估报告（准确率、混淆矩阵等）。

• 全面的可视化分析：实时绘制并展示训练过程中的损失函数与准确率变化曲线，便于模型调优与监控。

使用方法

1. 模型训练

准备训练数据集，将其按类别分成不同子文件夹存放。运行主程序，选择训练模式。系统将自动进行数据加载、预处理、模型构建与训练，并保存训练好的模型文件。

2. 图像预测

运行主程序，选择预测模式。指定待分类的图像文件或文件夹路径，系统将加载已训练模型进行预测，并生成分类结果和可视化图像。

3. 超参数配置（可选）

用户可通过提供外部的超参数设置文件（如.mat或.txt格式），对网络结构、学习率等关键参数进行自定义配置，以优化模型性能。

系统要求

• 软件环境：MATLAB (推荐 R2020b 或更高版本)
• 必要工具箱：

* Deep Learning Toolbox * Image Processing Toolbox * (可选，用于复杂可视化) Statistics and Machine Learning Toolbox

• 硬件建议：推荐使用支持CUDA的NVIDIA GPU，以加速深度学习模型的训练过程。

文件说明

本项目的主入口文件集成了系统的核心控制逻辑与主要功能。它负责调度整个程序的运行流程，具体包括：解析用户的输入指令与参数配置、根据运行模式（训练或预测）调用相应的数据预处理模块、执行深度学习模型的构建与训练任务、加载已训练模型对新图像进行预测分类，并最终生成并展示所有规定的输出结果，如分类报告、性能评估图表及可视化标注图像。