深度学习在蔬菜图像识别中的应用【matlab代码】

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提出了一种融合CNN和Transformer的混合网络模型（CcT），以提升蔬菜图像识别的精度。通过对CNN和Transformer各自特点的系统分析，设计了并行结构的混合网络，能够有效结合局部与全局特征的提取。该模型通过云端部署，并设计实现了C/S架构的蔬菜识别终端系统。本文的研究成果包括模型设计、云端部署及终端系统实现，本文将详细介绍其研究内容并提供相关Matlab代码。

1. 引言

蔬菜识别是农业智能化领域的重要任务，基于图像识别技术的蔬菜分类可以极大提高农业生产和流通的效率。当前主流的图像识别方法大多基于卷积神经网络（CNN），CNN通过局部卷积操作对图像的局部特征进行有效提取。然而，CNN在捕获全局信息时具有一定的局限性。Transformer在图像识别任务中的应用越来越多，其多头自注意力机制擅长捕获图像的全局线索。为此，本文提出了一种融合CNN和Transformer的混合网络模型，旨在同时捕获蔬菜图像的局部和全局特征，提升识别精度。

2. CcT：CNN Coupling Transformer模型设计

2.1 网络架构

CcT模型采用并行结构，将CNN和Transformer结合起来，兼具局部和全局特征的提取能力。其具体设计如下：

• CNN分支：由多个残差模块组成，残差模块可以有效缓解深度网络中的梯度消失问题。CNN分支专注于提取蔬菜图像的局部特征。

• Transformer分支：Transformer分支包括多个Transformer模块，每个模块包含一个多头自注意力机制和一个多层感知机（MLP）。通过多头自注意力，模型可以捕获图像的全局依赖关系。

• 特征耦合：通过在中间层融合CNN和Transformer分支的特征，模型可以在局部和全局特征之间进行有效的信息交换，提升整体特征表达能力。

2.2 网络细节

• CNN分支结构：ResNet结构作为CNN分支，残差单元为Conv-BatchNorm-ReLU的经典结构，深度根据数据集的复杂度调整。
• Transformer模块：每个Transformer模块由多头自注意力（Multi-Head Attention）和MLP组成，采用残差连接确保稳定性。

创新点：

识别原理：

function cnnBranch = CNNBranch(input_size)
    layers = [
        imageInputLayer(input_size,'Normalization','none')
        convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
        batchNormalizationLayer
        reluLayer
        residualBlock(64, 3)
        residualBlock(64, 3)
        fullyConnectedLayer(128)
        batchNormalizationLayer
        reluLayer];
    
    cnnBranch = layerGraph(layers);
end

function lgraph = residualBlock(numFilters, filterSize)
    lgraph = [
        convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same')
        batchNormalizationLayer
        reluLayer
        convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same')
        batchNormalizationLayer];
end

function transformerBranch = TransformerBranch(input_size, num_heads, num_layers)
    lgraph = layerGraph();
    inputLayer = imageInputLayer(input_size,'Normalization','none');
    lgraph = addLayers(lgraph, inputLayer);
    
    % 多头自注意力层和MLP层的堆叠
    for i = 1:num_layers
        attnLayer = multiHeadSelfAttentionLayer(num_heads);
        lgraph = addLayers(lgraph, attnLayer);
        
        mlpLayer = [
            fullyConnectedLayer(128)
            reluLayer
            fullyConnectedLayer(128)];
        
        lgraph = addLayers(lgraph, mlpLayer);
        
        % 残差连接
        lgraph = connectLayers(lgraph, 'input', attnLayer);
        lgraph = connectLayers(lgraph, attnLayer, mlpLayer);
    end
    
    transformerBranch = lgraph;
end

function attnLayer = multiHeadSelfAttentionLayer(num_heads)
    attnLayer = [
        layerNormalizationLayer
        attentionLayer('Name','multiheadAttention','NumHeads', num_heads)
        reluLayer];
end