基于深度学习网络的蔬菜水果种类识别算法matlab仿真

本文主要是介绍基于深度学习网络的蔬菜水果种类识别算法matlab仿真，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

4.1数据集准备

4.2构建深度学习模型

4.3模型训练

4.4模型评估

5.算法完整程序工程

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
rng('default')load gnet.mat[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Validation_Dataset);
accuracy = mean(Predicted_Label == Validation_Dataset.Labels);index = randperm(numel(Validation_Dataset.Files), 16);
figurefor i = 1:16subplot(4,4,i)I = readimage(Validation_Dataset, index(i));imshow(I)label = Predicted_Label(index(i));title(string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability(index(i), :)), 3) + "%");
end[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Testing_Dataset);
accuracy = mean(Predicted_Label == Testing_Dataset.Labels);index = randperm(numel(Testing_Dataset.Files), 16);
figurefor i = 1:16subplot(4,4,i)I = readimage(Testing_Dataset, index(i));imshow(I)label = Predicted_Label(index(i));title(string(label) + ", " + num2str(100*max(Probability(index(i), :)), 3) + "%");
end
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4.算法理论概述

蔬菜水果种类识别算法基于深度学习网络，通过训练模型来识别图像中的蔬菜和水果种类。其原理主要利用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, CNN）对图像进行特征提取和分类。

4.1数据集准备

首先，我们需要准备一个包含多种蔬菜和水果图像的数据集。这个数据集需要包含足够多的样本，以便模型能够学习到不同种类蔬菜和水果的特征。数据集需要分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

本课题我们采用的数据库如下：

4.2构建深度学习模型

接下来，我们需要构建一个深度学习模型，用于对图像进行分类。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种常用的图像分类模型，它可以从原始图像中自动学习到有用的特征表示。一个典型的CNN模型包括多个卷积层、池化层和全连接层。通过堆叠多个卷积层和池化层，可以逐渐提取图像中的高级特征。最后，通过全连接层将提取到的特征映射到具体的类别上。

在本课题中，我们采用的网络模型为googlenet。