MATLAB AlexNet 图像识别代码 - HappyDonkey13 自动化视觉定位

简介：
本项目由HappyDonkey13开发，利用MATLAB实现基于AlexNet的图像识别技术，专注于自动化视觉定位的应用研究。 在自动驾驶的视觉定位领域，我们使用了AlexNet进行图像识别，并基于MIT许可证发布了相关代码（详情请参阅LICENCE文件）。此项目旨在通过扩展现有技术，在城市环境中实现精确位置绘制。 我们的工作是对现有的GitHub存储库进行了调整和改进，使其能够处理来自三个不同方向的输入图像。利用NetVLAD架构作为主干模型来预测车辆的位置信息。为了训练网络进行视觉定位任务，我们通常会从预训练于ImageNet或Places205的数据集上的模型开始。 下载相关资源： - 对于AlexNet实验：请获取imagenet-caffe-ref和imagenet-vgg-verydeep-16。 对于VGG-16实验及其他自定义CNN架构，您需要调整loadNet.m文件以适应您的初始网络。此外，请配置NetVLAD库，复制localPaths.m.setup并根据需求修改指向依赖项、数据集位置及预训练模型的路径。 有关如何进行具体操作（包括训练和测试），请参考demo.m中的说明文档。我们使用东京作为示例城市展示了整个流程，但同样的步骤也适用于匹兹堡或其他任何地方的城市环境。