经典卷积模型回顾6—轻量化模型SqueezeNet实现图像分类（matlab）_matlab squeezenet

SqueezeNet是一种轻量级的卷积神经网络（CNN），其设计目的是在使用少量的参数和计算资源的情况下，保持较高的分类性能，使用SqueezeNet在MATLAB中进行图像分类训练。

 

步骤1：准备数据集

 

首先，我们需要准备一个图像分类数据集。在本文中，我们将使用CIFAR-10数据集，其包含了10个类别的60000个32x32的RGB图像。可以在MATLAB中使用以下命令下载该数据集：

 

```

% 下载CIFAR-10数据集

url = 'https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-matlab.tar.gz';

outputFolder = fullfile(tempdir, 'cifar10Dataset');

if ~exist(outputFolder, 'dir')

    disp('Downloading CIFAR-10 dataset...');

    untar(url, outputFolder);

end

```

 

步骤2：分割数据集

 

接下来，我们将使用MATLAB中的imdsplit函数将数据集分为训练集和验证集。我们将80％的图像用于训练，20％的图像用于验证。

 

```

% 加载CIFAR-10数据集

data = load(fullfile(outputFolder, 'cifar-10-batches-mat', 'data_batch_1.mat'));

images = data.data;

labels = data.labels;

% 将数据集分割为训练和验证集

[imdsTrain, imdsValidation] = imdsplit(images, labels, 0.8);

```

 

步骤3：定义SqueezeNet

 

现在，我们将定义SqueezeNet网络。在MATLAB中，可以使用squeezenet函数创建SqueezeNet网络。您可以选择加载预训练权重或使用随机权重进行训练。在这个例子中，我们将选择加载预训练权重。

 

```

% 定义SqueezeNet

net = squeezenet('Weights', 'imagenet');

```

 

步骤4：修改网络结构

 

由于我们的数据集是32x32的RGB图像，而不是224x224的RGB图像，因此我们需要修改网络的结构。具体来说，我们需要更改第一个卷积层的核大小和步幅，以及删除最后一个卷积层和最后一个全连接层。

 

```

% 修改SqueezeNet网络结构

% 更改第一个卷积层的核大小和步幅

net.Layers(1, 1).Block.InputSize = [32 32 3];

net.Layers(1, 1).Block.Convolution2DLayer.FilterSize = [3 3];

net.Layers(1, 1).Block.Convolution2DLayer.Stride = [1 1];

% 删除最后一个卷积层和最后一个全连接层

net = removeLayers(net, {'conv10', 'loss3-classifier'});

```

 

步骤5：训练网络

 

现在，我们可以使用MATLAB中的trainNetwork函数来训练网络。在这个例子中，我们将使用随机梯度下降（SGD）优化器，学习率为0.001，学习率衰减因子为0.01，最大时期为10，和小批量大小为128。

 

```

% 训练SqueezeNet网络

options = trainingOptions('sgdm', ...

    'InitialLearnRate', 0.001, ...

    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...

    'LearnRateDropFactor', 0.01, ...

    'MaxEpochs', 10, ...

    'MiniBatchSize', 128, ...

    'ValidationData', imdsValidation, ...

    'ValidationFrequency', 10, ...

    'Plots', 'training-progress');

[net, info] = trainNetwork(imdsTrain, layerGraph(net), options);

```

 

步骤6：评估网络

 

最后，我们可以使用MATLAB中的classify函数测试网络的分类性能。在这个例子中，我们将计算训练集和验证集上的分类精度。

 

```

% 评估SqueezeNet网络

YTrain = classify(net, imdsTrain);

trainAccuracy = sum(YTrain == imdsTrain.Labels) / numel(imdsTrain.Labels);

YValidation = classify(net, imdsValidation);

validationAccuracy = sum(YValidation == imdsValidation.Labels) / numel(imdsValidation.Labels);

disp(['Training accuracy: ' num2str(trainAccuracy*100) '%']);

disp(['Validation accuracy: ' num2str(validationAccuracy*100) '%']);

```

总结

介绍了如何使用MATLAB中的SqueezeNet进行图像训练分类。具体来说，我们已经准备了一个图像分类数据集，定义了SqueezeNet网络，并对其进行了修改以适应我们的数据集。我们使用随机梯度下降（SGD）优化器训练了网络，并计算了它在训练集和验证集上的分类精度。