MATLAB项目实战：基于CNN_SVM的图像花卉识别
项目简介
本资源文件提供了一个基于MATLAB的图像花卉识别项目，使用了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的组合方法。项目中包含了三种不同的实现方式：单CNN、单SVM以及CNN与SVM的结合（CNN_SVM）。在CNN_SVM的实现中，用户可以根据需求选择不同的CNN架构，如AlexNet、VGG16、VGG19和ResNet50。
项目内容
- 单CNN实现：
- 使用单一的卷积神经网络进行图像花卉识别。
- 提供了基本的CNN架构，适合初学者理解和学习。
- 单SVM实现：
- 使用单一的支持向量机进行图像花卉识别。
- 展示了SVM在图像分类中的应用，适合对传统机器学习方法感兴趣的用户。
- CNN_SVM结合实现：
- 结合了卷积神经网络和支持向量机，利用CNN提取特征，SVM进行分类。
- 提供了多种CNN架构的选择，包括AlexNet、VGG16、VGG19和ResNet50，用户可以根据需求进行调整和优化。
使用说明
- 环境要求：
- MATLAB R2018a及以上版本。
- 安装必要的深度学习工具箱和图像处理工具箱。
- 运行步骤：
- 下载并解压资源文件。
- 打开MATLAB，设置当前工作目录为解压后的文件夹。
- 根据需求选择相应的程序文件（单CNN、单SVM或CNN_SVM）。
- 运行程序，观察结果并进行调试。
- 自定义CNN架构：
- 在CNN_SVM程序中，用户可以通过修改代码中的参数来选择不同的CNN架构。
- 例如，将
net = alexnet;修改为net = vgg16;即可使用VGG16架构。
注意事项
- 本项目适用于MATLAB用户，尤其是对深度学习和图像识别感兴趣的开发者。
- 在使用不同的CNN架构时，请确保MATLAB环境中已安装相应的预训练模型。
- 项目中的代码仅供参考，用户可以根据实际需求进行修改和优化。
贡献与反馈
欢迎对本项目提出建议和反馈，如果您有任何问题或改进意见，请通过GitHub的Issues功能进行提交。我们期待您的参与和贡献！