Main Content

使用 GoogLeNet 对 Simulink 中的图像进行分类

此示例使用:

打开脚本

此示例说明如何使用 Image Classifier 模块对 Simulink® 中的图像进行分类。此示例使用预训练的深度卷积神经网络 GoogLeNet 执行分类。

预训练的 GoogLeNet 网络

GoogLeNet 已经对超过一百万个图像进行了训练，可以将图像分为 1000 个对象类别（例如键盘、咖啡杯、铅笔和多种动物）。该网络已基于大量图像学习了丰富的特征表示。网络以图像作为输入，然后输出图像中对象的标签以及每个对象类别的概率。

net = googlenet;
inputSize = net.Layers(1).InputSize;
classNames = net.Layers(end).ClassNames;
numClasses = numel(classNames);
disp(classNames(randperm(numClasses,10)))

    {'speedboat'    }
    {'window screen'}
    {'isopod'       }
    {'wooden spoon' }
    {'lipstick'     }
    {'drake'        }
    {'hyena'        }
    {'dumbbell'     }
    {'strawberry'   }
    {'custard apple'}

读取图像并调整图像大小

读取并显示要分类的图像。

I = imread('peppers.png');
figure
imshow(I)

要将此数据导入 Simulink 模型，请指定一个包含输入图像数据和空时间向量的结构体变量。

simin.time = [];
simin.signals.values = I;
simin.signals.dimensions = size(I);

用于预测的 Simulink 模型

图中显示了用于对图像进行分类的 Simulink 模型。该模型使用 From Workspace 模块加载输入图像，使用 Deep Neural Networks 库中的 Image Classifier 模块对输入进行分类，并使用 Display 模块显示预测的输出。

model = 'googlenet_classifier';
open_system(model);

运行仿真

要验证 Simulink 模型，请运行仿真。

set_param(model,'SimulationMode','Normal');
sim(model);

网络将图像分类为甜椒。

显示排名靠前的预测值

显示排名前五的预测标签，并以直方图形式显示它们的相关概率。由于网络将图像分类为如此多的对象类别，并且许多类别是相似的，因此在评估网络时通常会考虑准确度排名前五的几个类别。网络以高概率将图像分类为甜椒。

scores = yout.signals(1).values(:,:,1);
labels = yout.signals(2).values(:,:,1);
[~,idx] = sort(scores,'descend');
idx = idx(5:-1:1);
scoresTop = scores(idx);
labelsTop = split(string(labels(idx)),'_');
labelsTop = labelsTop(:,:,1);

figure
imshow(I)
title(labelsTop(5) + ", " + num2str(100*scoresTop(5) + "%"));

figure
barh(scoresTop)
xlim([0 1])
title('Top 5 Predictions')
xlabel('Probability')
yticklabels(labelsTop)