matlabfig生成代码-CNNItemRec-MATLAB:使用修改后的VggNet和ResNet网络进行训练并进行分类评测
matlab
fig生成代码
CNNItemRec-MATLAB
使用修改后的VggNet和ResNet网络进行训练并进行分类评测
使用软件：MATLAB
R2019b、PyCharm
2019.3.3
x64
其中binConvert文件夹为将二进制形式数据文件转化为图片形式的代码，因为已经下载好数据集，所以注释掉了代码中下载数据集的部分，如果未下载，可以取消掉这部分的注释进行数据集的下载。将下载好的stl10_binary文件夹粘贴进去，运行代码，会生成一个img文件夹，里面包含10个文件夹，分别为10个类，每个类中包含500张训练图片。
再删除生成的img文件夹
改变代码的34-38行：
DATA_PATH
=
'./stl10_binary/test_X.bin'
LABEL_PATH
=
'./stl10_binary/test_y.bin'
再次运行，会生成一个img文件夹，里面包含10个文件夹，分别为10个类，每个类中包含500张测试图片，手动将生成的测试集和训练集的各个文件夹改为类名字。
其中CNNItemTest为该项目，里面已经包括了处理好的数据集，不需要做数据集类
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 13013 个子文件 222.78MB ） matlabfig生成代码-CNNItemRec-MATLAB:使用修改后的VggNet和ResNet网络进行训练并进行分类评测","children":[{"title":"convert.py <span style='color:#111;'> 4.91KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"net_res.mat <span style='color:#111;'> 131B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"get_vggnet.m <span style='color:#111;'> 1.69KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"get_all_files.m <span style='color:#111;'> 644B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"get_resnet.m <span style='color:#111;'> 2.43KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
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