功能：基于深度神经网络的图像分类与训练系统的MATLAB实现，包括GUI界面和数据集，可选择模型进行图片分类，支持一键训练神经网络。包括选择图片分类、选择文件夹批量识别、更换不同网络模型和通过界面选择数据集一键训练模型等功能。给出了GUI界面的设计和实现，使得用户可以直观、方便地完成图像分类和模型训练任务。

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此代码资源包为本人在 CSDN 、知乎、博客园等平台上分享的博文：基于深度神经网络的图像分类与训练系统（MATLAB GUI版，代码+图文详解）中分享的完整代码和资源整合。包含训练数据集、训练代码、UI界面代码、深度学习模型等完整代码。

文件夹内包含的文件详情如下：

• 完整程序文件（.mlx、.m等）
• UI界面源文件、图标（.mlapp、.m等）
• 训练测试数据集、视频文件（.png、.jpeg、.mp4等）
• 训练测试代码

附件中的文件夹压含以下内含以下内容：

功能演示

（1）选择图片分类：用户可以选择一张图片，系统将根据预训练的卷积神经网络模型对其进行分类，并显示预测结果。

（2）选择文件夹批量识别：用户可以选择一个文件夹，系统将对文件夹中的所有图片进行分类，并在预测完成后生成一个包含结果的列表和可视化展示。

（3）更换不同网络模型：用户可以在GoogleNet和ResNet等预训练模型之间进行切换，以便在不同模型上进行实验。

通过界面选择数据集训练一键训练模型：用户可以选择一个自定义的数据集文件夹，系统将自动训练一个新的卷积神经网络模型，并显示训练过程中的损失和准确率曲线。

注意事项：

（1）如何使用代码及注意事项见我的博文，详细技术细节请参阅本人博客：基于深度神经网络的图像分类与训练系统（MATLAB GUI版，代码+图文详解）；

（2）注意：虚拟产品一经售出概不退款！

（3）版权所有，未经许可禁止转载及用于商业化用途；

（4）注意：该代码采用MATLAB R2022a开发，经过测试能成功运行，运行界面的主程序为ImageClassifier.mlapp，测试图片脚本可运行testimage.py，训练模型脚本可运行trainResNet.mlx。为确保程序顺利运行，请使用MATLAB2022a运行并在“附加功能管理器”（MATLAB的上方菜单栏->主页->附加功能->管理附加功能）中添加有以下工具。