水平集matlab代码-DogClassification:使用cnn对斯坦福犬数据集进行分类

水平集matlab代码 DogClassification 原理说明 首先，将数据按照mat文件所记录的方式分为训练集和测试集两部分。由于12000张的训练集有点少，所以对每张训练图片采集它的左上角80%区域、右上角80%、左下角80%、右下角80%、中间80%，然后对其进行水平翻转，这样一张图片就变成了10张。 接着，训练方式采用迁移学习，使用已经训好的VGG16模型，去掉最后几层的全连接层后，接上自己的模型进行训练。每张图片丢进VGG16的卷积层得到一个7*7*512维的特征向量，flatten之后，由于数据量少，将后续的两个全连接层的维度从4096降到1024，dropout取0.5（防止过拟合），最后加上softmax，类别设置为120。 训练结果 Epoch 500/500 120000/120000 [==============================] - 183s - loss: 1.7354 - acc: 0.8910 precision recall f1-score support avg / total 0.61 0.64 0.62 8580 更新日