京东金融大数据竞赛猪脸识别(3)- 图像特征提取之二
2018-03-14 10:46
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深度网络既然在图像识别方面有很高的准确率,那将某一层网络输出数据作为图像特征也应该是可行的。该程序给出了使用Alexnet第七层作为激活层提取图像特征的示例。代码如下:
相关内容可参看Matlab图像识别/检索系列(7)-10行代码完成深度学习网络之取中间层数据作为特征。
clear; trainPath = fullfile(pwd,'image'); trainData = imageDatastore(trainPath,... 'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames'); [trainingImages,testImages] = splitEachLabel(trainData,0.7,'randomized'); numTrainImages = numel(trainingImages.Labels); %加载预训练模型 net = alexnet; %指定用来提取特征的层 layer = 'fc7'; %提取指定层训练数据特征 trainingFeatures = activations(net,trainingImages,layer); %提取指定层测试数据特征 testFeatures = activations(net,testImages,layer); %获取训练数据标签 trainingLabels = trainingImages.Labels; %获取测试数据标签 testLabels = testImages.Labels; save('alexnetFeature.mat','trainingFeatures','trainingLabels','trainingFeatures','testLabels');
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