【Efficient-Net】基于Efficient-Net效滤网的目标识别算法的MATLAB仿真

%定义efficientnet的结构
layers = [imageInputLayer([128 128 3]);%注意，128,128，3是训练样本的大小，这个和参考文献不一样，要根据实际输入设置%stage1convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 1batchNormalizationLayer;reluLayer;maxPooling2dLayer(floor(resl)+1,'Stride',2);%stage2convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 1batchNormalizationLayer;reluLayer;%stage3convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 2batchNormalizationLayer;convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 2batchNormalizationLayer;reluLayer; %stage4convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 2batchNormalizationLayer;convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 2batchNormalizationLayer;reluLayer;maxPooling2dLayer(floor(resl)+1,'Stride',2);%stage5convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 3batchNormalizationLayer;convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 3batchNormalizationLayer;convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 3batchNormalizationLayer;reluLayer;maxPooling2dLayer(floor(resl)+1,'Stride',2);%stage6convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 3batchNormalizationLayer;convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 3batchNormalizationLayer;convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 3batchNormalizationLayer;reluLayer;%stage7convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 4batchNormalizationLayer;convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 4batchNormalizationLayer;convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 4batchNormalizationLayer;convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 4batchNormalizationLayer;reluLayer;maxPooling2dLayer(floor(resl)+1,'Stride',2);%stage8convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 1batchNormalizationLayer;reluLayer;maxPooling2dLayer(floor(resl)+1,'Stride',2);%stage9convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 1batchNormalizationLayer;reluLayer;%FCfullyConnectedLayer(CLASSNUM);%softmaxsoftmaxLayer;%输出分类结果classificationLayer;];options = trainingOptions('sgdm', ...'InitialLearnRate', 0.01, ...'MaxEpochs', 200, ...'Shuffle', 'every-epoch', ...'ValidationData', imdsValidation, ...'ValidationFrequency', 5, ...'Verbose', false, ...'Plots', 'training-progress');
rng(1);
%使用训练集训练网络
net         = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);

训练过程如下：

训练精度为94.17%。

平均损失过程如下：

不同训练样本数量对应的训练性能（注意，每次训练会有一定的波动和偏差）

训练样本比例	改进前的训练性能	改进后的训练性能
5%	85.46%	92.23%
10%	89.20%	90.08%
20%	94.65%	92.94%
40%	93.53%	94.82%
60%	94.66%	98.06%
80%	94.67%	98.08%
90%	98.08%	100%

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