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混淆矩阵分析
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【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： 轮迭代经过的时间 (hh:mm:ss)小批量准确度验证准确度小批量损失验证损失基础学习率1100:00:110.00%14.25%4.20927.68760.001013000:01:1385.94%74.69%0.74491.16080.001015000:01:5284.38% 0.7351 0.001016000:02:1887.50%87.85%0.45180.47320.001029000:03:1892.19%93.13%0.25470.23280.0010210000:03:3796.88% 0.1316 0.0010212000:04:1798.44%94.64%0.09220.18600.0010315000:05:1698.44%95.81%0.05470.14250.0010318000:06:1495.31%95.14%0.15650.16840.0010320000:06:5296.88% 0.1119 0.0010321000:07:1598.44%96.81%0.05270.11680.0010424000:08:1598.44%96.65%0.04430.13630.0010425000:08:3396.88% 0.0663 0.0010427000:09:1398.44%96.31%0.10220.16350.0010530000:10:13100.00%97.40%0.02430.11470.0010533000:11:1196.88%95.64%0.08880.19350.0010535000:11:47100.00% 0.0246 0.0010536000:12:1092.19%95.31%0.16060.18220.0010639000:13:0895.31%97.23%0.14050.15750.0010640000:13:2698.44% 0.0218 0.0010642000:14:0796.88%97.15%0.07800.10280.0010745000:15:07100.00%97.99%0.00310.09660.0010748000:16:0893.75%97.90%0.17250.10110.0010750000:16:43100.00% 0.0019 0.0010751000:17:0698.44%98.41%0.03910.08830.0010854000:18:04100.00%97.40%0.00090.09740.0010855000:18:22100.00% 0.0006 0.0010857000:19:0098.44%97.82%0.05370.08090.0010960000:19:5998.44%97.82%0.31310.12600.0010963000:20:57100.00%94.22%0.00190.19950.0010965000:21:33100.00% 0.0283 0.0010966000:21:5895.31%96.23%0.13730.17650.00101069000:22:56100.00%96.06%0.00040.16650.00101070000:23:1498.44% 0.0493 0.00101072000:23:5598.44%96.73%0.04940.13380.00101175000:24:5698.44%97.49%0.03780.14180.00101178000:25:5496.88%96.98%0.13190.10400.00101180000:26:29100.00% 0.0011 0.00101181000:26:5198.44%96.98%0.05850.21320.00101284000:27:4996.88%98.24%0.04860.07660.00101285000:28:0796.88% 0.1766 0.00101287000:28:4696.88%97.49%0.09580.09320.00101390000:29:4395.31%96.14%0.09570.17840.00101393000:30:51100.00%98.49%0.00030.05000.00101395000:31:2798.44% 0.1496 0.00101396000:31:50100.00%98.58%0.00650.06150.00101499000:32:48100.00%98.83%0.01100.05890.001014100000:33:06100.00% 0.0024 0.001014102000:33:46100.00%98.58%0.00390.06520.001015105000:34:46100.00%98.16%0.01130.06270.001015108000:35:48100.00%99.08%0.00050.04320.001015110000:36:25100.00% 0.0034 0.001015111000:36:48100.00%99.16%0.00750.04090.0010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： 准确率曲线图片 Loss值： Loss值图片 完整训练进度结果： 训练进度结果图片 Matlab App Designer使用 启动软件之后的界面是这个样子： 软件界面图片 完成识别后的界面： 完成识别后的界面图片 识别结果及日志记录： 识别结果及日志记录图片 下载地址： 包含的内容： 包含的内容图片 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%
