基于Googlenet深度学习网络的交通工具种类识别matlab仿真

1.算法运行效果图预览

 

 

 

2.算法运行软件版本

matlab2022a

 

3.算法理论概述

       VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classification Task (分类任务)第二名。Classification Task (分类任务)的第一名则是GoogleNet 。GoogleNet是Google研发的深度网络结构，之所以叫“GoogLeNet”，是为了向“LeNet”致敬.人员行为动作识别是计算机视觉和深度学习领域的重要应用之一。近年来，深度学习网络在人员行为动作识别中取得了显著的成果。

 

1. 原理

1.1 深度学习与卷积神经网络（CNN）

       深度学习是一种机器学习技术，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经元之间的连接，实现对数据的学习和特征提取。卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种重要结构，特别适用于图像识别任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来逐层提取和学习图像的特征。

 

1.2 GoogLeNet

       GoogLeNet 是一个深度卷积神经网络，由 Google 在 2014 年提出。它通过引入 Inception 模块来解决深层网络中参数过多和计算量大的问题。Inception 模块使用不同大小的卷积核和池化操作并行提取特征，然后将它们拼接在一起，从而获得更丰富的特征表示。

 

GoogLenet网络亮点

1.引入了Inception结构（融合不同尺度的特征信息)

2.使用1x1的卷积核进行降维以及映射处理

3.添加两个辅助分类器帮助训练

4.丢弃全连接层，使用平均池化层(大大减少模型参数)

 

 

2. 实现过程

2.1 数据预处理

      在矿石种类识别任务中，首先需要准备标注好的数据集，包含不同行为动作的图像或视频帧。然后，将图像进行预处理，包括图像尺寸调整、归一化等操作，以便输入到深度学习网络中。

 

2.2 构建网络模型

       GoogLeNet 模型可以通过深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 构建。模型的基本结构包括卷积层、池化层、Inception 模块和全连接层。可以根据具体任务进行网络的修改和定制。

 

2.3 数据输入与训练

       将预处理后的图像作为输入，通过前向传播得到网络的输出。然后，通过与标签进行比较，计算损失函数并进行反向传播，更新网络的权重参数。通过多次迭代训练，使得网络逐渐学习到特征并提高识别能力。

 

2.4 模型评估与调优

        在训练过程中，需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通过验证集监控模型的性能，并根据验证集的表现进行模型的调优。在测试集上进行评估，得到模型在未见过数据上的识别准确率.

 

4.部分核心程序 `% 获取网络层名称和类别数

Feature_Learner   = net.Layers(142).Name;

Output_Classifier = net.Layers(144).Name;

 

Number_of_Classes = numel(categories(Training_Dataset.Labels));

% 创建新的特征学习器层和分类器层

New_Feature_Learner = fullyConnectedLayer(Number_of_Classes, ...

    'Name', 'Coal Feature Learner', ...

    'WeightLearnRateFactor', 10, ...

    'BiasLearnRateFactor', 10);

 

New_Classifier_Layer = classificationLayer('Name', 'Coal Classifier');

% 替换原网络中的特征学习器层和分类器层

Network_Architecture = layerGraph(net);

 

New_Network = replaceLayer(Network_Architecture, Feature_Learner, New_Feature_Learner);

New_Network = replaceLayer(New_Network, Output_Classifier, New_Classifier_Layer);

 

analyzeNetwork(New_Network)

 

 

 

% 训练设置参数

maxEpochs = 20;

Minibatch_Size = 8;

Validation_Frequency = floor(numel(Resized_Training_Dataset.Files)/Minibatch_Size);

Training_Options = trainingOptions('sgdm', ...

    'MiniBatchSize', Minibatch_Size, ...

    'MaxEpochs', maxEpochs, ...

    'InitialLearnRate', 1e-3, ...

    'Shuffle', 'every-epoch', ...

    'ValidationData', Resized_Validation_Dataset, ...

    'ValidationFrequency', Validation_Frequency, ...

    'Verbose', false, ...

    'Plots', 'training-progress');

% 在调整后的数据集上训练网络

net = trainNetwork(Resized_Training_Dataset, New_Network, Training_Options);

% 保存训练后的网络模型

save gnet.mat`