MATLAB实现卷积神经网络图像分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建了完整的卷积神经网络（CNN）图像分类系统，涵盖数据预处理、模型设计、训练和评估流程。代码注释详细并采用模块化结构，支持自定义网络层和超参数调整，便于学习和二次开发。

详 情 说 明

基于MATLAB的卷积神经网络图像分类系统

项目介绍

本项目利用MATLAB及其深度学习工具箱实现了一个完整的卷积神经网络图像分类系统。系统包含从数据预处理、模型构建、训练到预测评估的全流程，旨在为用户提供一个功能全面、易于使用和修改的图像分类解决方案。该项目适用于计算机视觉入门学习、原型验证以及中小规模图像分类任务。

功能特性

• 完整的处理流程：集成数据读取与预处理、CNN模型构建、模型训练、性能评估及结果可视化。
• 高度可配置性：支持灵活设置图像尺寸、模型网络结构、训练超参数等，适应不同任务需求。
• 数据增强：集成图像增强技术，如旋转、平移、翻转等，以提升模型泛化能力并防止过拟合。
• 全面的可视化分析：动态展示训练过程中的损失和准确率变化曲线，并提供测试集的混淆矩阵、精确率、召回率等详细评估图表。
• 便捷的预测功能：支持加载训练好的模型对新图像进行类别预测，并输出预测结果及置信度。

使用方法

1. 准备数据：将图像数据集按类别放入不同子文件夹，或准备好对应的标签文件。
2. 配置参数：根据实际需求，在代码中修改或设置图像尺寸、训练周期数、学习率、批处理大小等关键参数。
3. 运行训练：执行主程序。系统将自动完成数据加载、预处理、模型训练与评估。
4. 查看结果：训练完成后，查看生成的准确率/损失曲线、混淆矩阵等可视化结果，并保存训练好的模型文件。
5. 预测新图像：使用训练好的模型，调用预测功能对新图像进行分类。

系统要求

• MATLAB版本：推荐 R2021a 或更高版本。
• 必要工具箱：必须安装 Deep Learning Toolbox。
• 可选工具箱：为获得最佳性能，建议安装 Parallel Computing Toolbox（用于加速训练）和 Image Processing Toolbox（用于扩展图像预处理功能）。
• 硬件建议：配备GPU（支持CUDA）的计算机将显著提升模型训练速度。

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度核心，负责协调和调用各个功能模块。其主要能力包括：初始化项目运行环境与参数配置，执行数据导入与预处理流程以构建适合网络训练的数据存储，根据用户设定创建或加载卷积神经网络模型架构，启动模型的训练过程并实时监控其性能指标，在训练完成后对模型进行系统性的评估与测试以生成各类性能报告，最后对新的输入图像样本进行预测并输出分类结果及置信度。