【Matlab深度学习实战】99.16%高精度交通标志识别系统开发：开源数据集优化+ResNet50迁移学习+App设计全解析（含工程源码）

本文详解基于Matlab R2024b的交通标志智能识别系统开发全流程。通过重构消除开源数据集污染与不均衡问题，采用ResNet50迁移学习技术实现50+类别99.16%超高识别准确率。内含完整数据清洗方案、分层抽样策略、Adam优化器参数配置，以及Matlab App Designer开发的交互式识别系统。提供经优化的开源数据集、带注释的工程源码及预训练模型，特别包含GPU加速训练技巧、混淆矩阵可视化方法、F1-score评估体系，助力开发者快速复现论文级实验结果，掌握工业级模型部署技巧。

效果视频

训练数据

前面小栈发布了一个开源数据集：【中国交通标志数据集TSRD下载】上海交大网盘高速下载+58类6164张标注图像

但是小栈发现开源的数据集存在一些问题，比如数据污染、数据不均衡的问题，会导致模型不稳定和动荡，因此，小栈对数据集进行了重新的编排。小栈润色后的数据集会和源码一起进行发布和下载。

软件环境

小栈使用的Matlab是R2024b，如果需要本套资料，建议与小栈保持一致哦，如果可能出现各种不兼容或者报错。

训练说明

下面对代码进行简单的说明，如果有需要，可以直接使用到您的报告中：

首先设定数据集路径及训练超参数，明确使用224×224像素的RGB输入格式。通过imageDatastore加载图像数据并自动继承文件夹名称作为类别标签，采用自定义预处理函数统一调整图像尺寸并确保三通道格式。为保证模型泛化能力，以分层抽样方式将数据集按8:2划分为训练集与测试集，并验证两者标签的一致性，避免测试集出现未知类别。最终统计显示共包含N个交通标志类别，训练集与测试集样本量分别为X和Y。

通过augmentedImageDatastore实现实时增强处理。网络架构方面，加载预训练的ResNet50模型后，移除原1000类分类层，替换为与当前任务类别数匹配的全连接层（设置较高10倍学习率因子加速训练），配合新的softmax和分类输出层完成结构调整。

采用分阶段训练机制：首先冻结所有卷积层的权重学习率因子（设为0），保持底层特征提取能力不变，仅训练新添加的分类层。通过layerGraph遍历替换所有卷积层的参数更新属性，确保特征提取部分权重冻结。网络分析确认结构调整正确后，配置Adam优化器（初始学习率0.001）、64批次大小及15轮次训练方案，每30批次验证一次测试集准确率，利用GPU加速训练过程。

训练显示损失曲线和准确率变化，动态保存最佳模型参数。完成训练后，模型在测试集上执行推理，计算总体分类准确率并生成混淆矩阵。评估指标扩展至类别级的精确度、召回率、F1分数及特异性，通过结构化报表展示各类别性能差异。最终模型以.mat文件格式保存，包含完整网络结构和训练元数据。

训练结果

本代码在训练的过程中输出了训练的效果：

训练结束: 已完成最大轮数。

模型保存完成

评估模型性能...

测试集准确率: 99.08%

准确率：

Loss值：

完整训练进度结果：

Matlab App Designer使用

启动软件之后的界面是这个样子：

完成识别后的界面：

识别结果及日志记录：

下载地址：

包含的内容：

购买地址：【Matlab App Designer】基于Matlab卷积深度学习的交通标志识别|数据清洗+模型优化，准确率99%