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沉沙
2018-10-11
来源 ：
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摘要：本篇教程介绍了大数据应用 京东金融大数据竞赛猪脸识别（3）- 图像特征提取之二，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据应用的理解更加深入。
本篇教程介绍了大数据应用 京东金融大数据竞赛猪脸识别（3）- 图像特征提取之二，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据应用的理解更加深入。
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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：
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');
本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标大数据云计算大数据应用频道！
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