基于卷积神经网络的花朵图像分类

基于卷积神经网络的花朵图像分类

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉任务中广泛应用的深度学习模型。本文将介绍如何使用卷积神经网络实现花朵图像分类，并提供相应的MATLAB代码。

一、数据集准备
在进行图像分类任务之前，我们需要准备一个包含花朵图像和对应标签的数据集。可以使用公开的花卉数据集，如Oxford 102花卉数据集。该数据集包含102个类别的花卉图像，每个类别大约有40到258张图像。

二、导入数据集
将花卉图像数据集下载到本地，并解压缩。在MATLAB中，可以使用imageDatastore函数创建一个图像数据存储对象，用于加载和预处理图像数据。示例代码如下：

dataDir = '花卉数据集路径';
flowerData = imageDatastore(dataDir