基于EfficientNet的目标识别模拟MATLAB

基于EfficientNet的目标识别模拟MATLAB

在计算机视觉领域中，目标识别技术一直是研究的热门话题之一。EfficientNet是一种高效而准确的卷积神经网络模型，近年来被广泛应用于图像分类和目标检测等领域。本文将介绍如何使用EfficientNet模型进行目标识别，在MATLAB环境下进行模拟。

首先，我们需要下载EfficientNet MATLAB模型。官方提供了预训练的模型，可以直接在MATLAB中使用。在MATLAB命令行中输入以下代码进行下载：

net = efficientnetb0;

这里我们使用的是EfficientNet B0模型，也可以根据需要选择其他版本的模型。

接下来，我们需要准备用于测试的图像数据。在此处我们以CIFAR-10数据集为例，该数据集包含10个不同类别的图片。可以通过MATLAB自带的数据集导入功能进行导入。代码如下所示：

imds = imageDatastore('cifar10_dataset_path', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

其中，'cifar10_dataset_path’为数据集的路径，可以根据实际情况进行修改。

我们可以使用EfficientNet模型对导入的图像进行分类。代码如