经典分类模型回顾2—GoogleNet实现图像分类（matlab版）

GoogleNet是深度学习领域的一种经典的卷积神经网络，其在ImageNet图像分类任务上的表现十分优秀。下面是使用Matlab实现GoogleNet的图像分类示例。

1. 数据准备

在开始之前，需要准备一些图像数据用来训练和测试模型，可以从ImageNet等数据集中下载。

2. 网络构建

使用Matlab的Neural Network Toolbox可以快速构建卷积神经网络。在本示例中，我们可以使用已经预训练好的GoogleNet模型，也可以从头开始构建一个新的模型。

使用预训练好的GoogleNet模型：

“`matlab
net = googlenet;
“`

从头开始构建一个新的模型：

“`matlab
layers = [
    imageInputLayer([224 224 3])
    convolution2dLayer(3,64,’Padding’,’same’)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,’Stride’,2)
    convolution2dLayer(3,128,’Padding’,’same’)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,’Stride’,2)
    convolution2dLayer(3,256,’Padding’,’same’)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(3,256,’Padding’,’same’)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,’Stride’,2)
    convolution2dLayer(3,512,’Padding’,’same’)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(3,512,’Padding’,’same’)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,’Stride’,2)
    convolution2dLayer(3,1024,’Padding’,’same’)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(3,1024,’Padding’,’same’)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(1000)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

net = trainNetwork(imds,layers,opts);
“`

3. 训练模型

使用Matlab的trainNetwork函数可以训练模型，可以使用已经下载好的图像数据。

“`matlab
opts = trainingOptions(‘sgdm’, …
    ‘MiniBatchSize’, 64, …
    ‘MaxEpochs’, 20, …
    ‘InitialLearnRate’, 0.001);
    
[net,info] = trainNetwork(imds,net,opts);
“`

4. 测试模型

使用Matlab的classify函数可以对新的图像进行分类。

“`matlab
im = imread(‘test.jpg’);
im = imresize(im,[224 224]);
[label,score] = classify(net,im);
“`

5. 可视化结果

使用Matlab的imshow函数可以将图像显示出来，使用Matlab的bar函数可以将分类结果以条形图的形式显示。

“`matlab
subplot(1,2,1);
imshow(im);
title(string(label) + “, ” + num2str(max(score)*100,3) + “%”);

subplot(1,2,2);
bar(score);
title(“Classification results”);
xticklabels(categories(imds));
xtickangle(45);
ylabel(“Score”);
“`