基于卷积神经网络的184类树叶分类-matlab-相似图像分类 -使用了多个模型进行仿真

1 数据集如下图所示

不同类别之间的差别不是很明显,同一类别的树叶,形状不一
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使用matlab构建深度网络,
网络的输入即为图片的大小
网络最后的输出为类别数目
下面是网络的定义过程

%  构建网络模型           
layers = [imageInputLayer([250 250 3])     % 输入层
          convolution2dLayer(5,20)         % 卷积层
          reluLayer
          maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)   % 池化层
          
          convolution2dLayer(5,20)    
          reluLayer
          maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
          
          convolution2dLayer(5,20)    
          reluLayer
          maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
          
          
          fullyConnectedLayer(184)        % 全链接层
          softmaxLayer
          classificationLayer()];          % 输出分类层

此外也可以导入VGG16 VGG19 googlenet 等深度网络进行训练。
下图是我一些训练的过程

ALEXNET 冻结前面所有的参数-增大batch_size4——最终版基于卷积神经网络的184类树叶分类-matlab-相似图像分类 -使用了多个模型进行仿真_第3张图片

ALEXNET 冻结前面10层的参数-增大batch_size3
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VGG16训练的结果
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VGG19 训练的结果
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googlenet训练的结果基于卷积神经网络的184类树叶分类-matlab-相似图像分类 -使用了多个模型进行仿真_第7张图片

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