MATLAB的Alexnet迁移学习实现自己数据库的图像识别.rar

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MATLAB的Alexnet迁移学习实现自己数据库的图像识别.rar
MATLAB的Alexnet迁移学习实现自己数据库的图像识别.rar
  • MATLAB的Alexnet迁移学习实现自己数据库的图像识别
  • 前提准备
  • alexnet.mlpkginstall
    15.1KB
  • 用前须知.txt
    766B
  • 文件
  • 图像预处理(大小、RGB通道)
  • main.m
    267B
  • shift.m
    988B
  • 主函数文件
  • main.m
    2KB
  • 测试文件
  • main.m
    334B
  • MATLAB迁移学习Alexnet步骤.txt
    1.3KB
内容介绍
0.准备工作(MATLAB R2017以上) (1)装载Deep Learning Toolbox,并安装Alexnet包(直接拖进去就行)(官网下载就可以,或者在附件中查看) (2)图片爬取。(上一个视频当中的python图片爬取) (3)图像预处理。将图片转换成227*227*3的jpg格式图像。 将图像文件夹拖入主程序文件夹内。 1.迁移学习 (1)用MATLAB打开主函数文件,使用已有的main函数。 (2)修改参数,确定预处理后的数据集地址。 PS:有可能出现的问题:图片格式不正确。 解决方式:再次通过图像预处理转化图片格式。 2.结果测试 (1)将迁移学习之后的net文件另存。 (2)通过测试代码,找到特定的图片加载即可。 ~其他基础知识 (1)什么是迁移学习? 迁移学习是基于已经经过大量训练的模型,通过输出层的训练,进行最后一层的调整,完成新模型的构建。换句话说,就是在一个问题上训练好的模型通过简单的调整使其适用于一个新的问题。 (2)为什么要迁移学习? 节省大量时间,通过一定的基础解决更多的问题。 ~Wei个人总结 在使用MATLAB之前我先用了python,但CPU和GPU的问题实在是过多,MATLAB就没有这一问题,可靠性很强。
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