基于Efficient-Net的目标识别算法的MATLAB仿真

最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布
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本文介绍了如何使用Efficient-Net模型在MATLAB中进行目标识别，包括安装深度学习工具箱，加载预训练模型，图像预处理，模型分类，以及计算准确率的步骤，并提供了代码示例。

基于Efficient-Net的目标识别算法的MATLAB仿真

在计算机视觉领域，目标识别是一个重要的任务，它涉及将图像中的对象分类为预定义的目标类别。Efficient-Net是一种高效的卷积神经网络模型，它在图像分类任务中表现出色。本文将介绍如何使用Efficient-Net模型实现目标识别算法，并提供MATLAB的仿真代码示例。

首先，我们需要安装MATLAB的深度学习工具箱，这样我们才能使用Efficient-Net模型。在MATLAB命令窗口中执行以下命令来安装工具箱：

>> deepLearningToolbox = "Deep Learning Toolbox";
>> matlabAddon = "MATLAB Add-Ons";
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基于Efficient-Net的目标识别算法MATLAB仿真
学习使你进步。
07-16 222
它通过使用复合系数来均衡地扩展网络深度、宽度和分辨率，从而在保持高准确率的同时，大大降低了参数量，实现了较快的训练和推理速度。其中，Efficient-Net是一种轻量级卷积神经网络模型，它在保持高准确率的同时，大大降低了参数量，实现了较快的训练和推理速度，受到了广泛关注。本文利用Efficient-Net实现了目标识别算法，并在COCO数据集上进行了训练和测试。经过10个epoch的训练，最终得到的准确率为77.60%，表明了Efficient-Net在轻量化网络模型的同时，仍能保持较高的识别准确率。
【Efficient-Net】基于Efficient-Net效滤网的目标识别算法的MATLAB仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-23 728
%定义efficientnet的结构 layers = [ imageInputLayer([128 128 3]);%注意，128,128，3是训练样本的大小，这个和参考文献不一样，要根据实际输入设置 %stage1 convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 1 batchNormalizationLayer; reluLayer; maxPoolin.
【Efficient-Net】基于Efficient-Net效率网的目标识别算法的MATLAB仿真——详细版
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-23 888
目录 1.软件版本 2.本算法理论知识点 3.算法具体理论 4.部分核心代码 5.仿真演示 6.本算法写论文思路 7.参考文献 8.相关算法课题及应用 1.软件版本 matlab2021a 2.本算法理论知识点 Efficient Net 3.算法具体理论 在开发以卷积神经网络（CNN）为核心的机器学习模型时，我们通常会先使用固定的资源成本，构建最初的模型，然后增加更多资源（层数）扩展模型，获得更高的准确率。 一般来说，模型的扩大和缩小都是任意增...
【matlab】 基于EfficientNet的目标识别算法
走向CTO的路上...
03-23 822
EfficientNet是一种高效的卷积神经网络（CNN）架构，通过复合缩放方法（Compound Scaling）在计算资源有限的情况下实现更高的精度和效率。EfficientNet在目标识别、图像分类、目标检测等任务中表现出色，广泛应用于计算机视觉领域。本文介绍了基于EfficientNet的目标识别算法，并提供了MATLAB仿真代码。通过EfficientNet的高效架构和复合缩放方法，可以在计算资源有限的情况下实现高精度的目标识别。
基于EfficientNet的目标识别算法的MATLAB仿真
TechInk的博客
09-12 121
在MATLAB中，可以使用预训练的EfficientNet模型作为基础模型，并根据需要进行微调。本文将详细介绍如何在MATLAB环境下进行EfficientNet目标识别算法的仿真实现，并提供相应的源代码。使用classify函数对测试图像进行分类，并使用classification accuracy评估模型的准确性。通过以上步骤，我们完成了基于EfficientNet的目标识别算法的MATLAB仿真实现。首先，我们需要准备一个包含已标记的图像的数据集。步骤2：导入和预处理数据。步骤4：测试和评估模型。
MATLAB 基于 EfficientNet 的目标识别仿真
走向CTO的路上...
04-23 341
EfficientNet 是一种高效的卷积神经网络模型，具有较高的识别精度和较低的计算复杂度。本仿真基于 MATLAB 实现 EfficientNet 目标识别算法，包括图像预处理、模型加载、目标识别等模块。基于 EfficientNet 的目标识别算法是实现目标检测和图像分类的重要手段，具有广泛的应用前景。MATLAB 提供了丰富的工具和函数，可以方便地进行算法仿真和性能评估。
大林算法matlab仿真,用Simulink（R）等工具进行分布式并行仿真
weixin_39640090的博客
03-16 1789
Distributed parallel simulations with Simulink(R) and other toolsThis is a Simulink(R) library with blocks that can connect to the simServer for distributed and co-simulation. This version includes al...
【波导仿真】基于matlab FDTD算法环状波导仿真【含Matlab源码 4299期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
04-16 977
FDTD算法环状波导仿真 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
从零开始使用matlab实现EKF-SLAM算法（含完整代码）
mjmmm的博客
04-27 6262
扩展卡尔曼滤波器同步定位与建图 (EKF-SLAM) 算法建立在 EKF 的基础上，集成了 EKF 的功能，可解决机器人技术中最具挑战性的问题之一：同时定位与建图 (SLAM)。 EKF-SLAM采用EKF方法来同时估计机器人的状态和周围环境的布局，而无需事先了解位置。 这种双重功能对于在未知环境中运行的自主系统至关重要，使它们能够在绘制区域地图时有效导航。 EKF-SLAM 算法一直是自动驾驶车辆和机器人系统开发的基石，为处理现实世界环境中固有的不确定性提供了一个强大的框架。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 815
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
im_AMBER的博客
12-04 789
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
欧几里得距离算法-相似度
weixin_45609702的博客
12-04 151
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
C++ ⼀级 2024 年 03 ⽉
weixin_46669997的博客
12-05 9
当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。
浅谈：快递物流与算法的相关性（五）
最新发布
Duoya1105的博客
12-05 94
NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 291
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
强化学习[page13]【chapter7】时序差分方法算法介绍
4AM_明朝百晓生
12-01 519
其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
2401_83386596的博客
12-03 666
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
【剑斩OFFER】算法的暴力美学——数青蛙
就业知识博客
12-04 284
力扣1419题：数青蛙
基于VGG16的深度学习目标识别MATLAB仿真与混淆矩阵输出
基于VGG16深度学习网络的目标识别MATLAB仿真是一个集理论与实践于一体的综合性项目，广泛适用于图像分类、目标检测以及深度学习算法研究等领域。该项目以VGG16这一经典的卷积神经网络架构为核心，结合MATLAB强大的...
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