为什么以下MATLAB代码图像识别准确率一直只保持在20%左右？

那个我就厚着脸皮谈一下啊：

数据不充足。如果你的图像数据量较少，或者数据质量不够高，那么模型的准确率就可能不高。你可以尝试增加数据量或者提升数据质量，来提高模型的准确率。

训练次数过少。你的代码中设置了最多 2 次训练，这可能不够模型学习到足够的特征。你可以尝试增加训练次数，来提高模型的准确率。

模型的复杂度过低。你的代码中使用了 VGG-19 网络，但是去掉了最后 3 层，这可能导致模型复杂度过低，无法提取足够多的特征。你可以尝试使用更复杂的模型，或者保留原来的最后 3 层，来提高模型的准确率。

训练参数不合适。你的代码中使用的训练参数（如学习率、批量大小）可能不合适，导致模型训练不够有效。你可以尝试调整这些参数，来提高模型的准确率。

希望这些信息能给到你一些启发。

什么是图像识别？这个问题如果乍一问出，很多人可能都会愣一下，但一细想，便能说出很多很多的应用场景，想什么二维码啊，人脸识别啊，网站识图啊之类的。那么又有多少人去真正了解过这项技术呢？今天就让我给您简单介绍一下吧！

计算机识别一张图时会将其转化为数字，通过「训练」计算机可以知道这些数字代表的含义，但早期图像识别技术还不够发达，识别很容易因图像发生微小的变化而失灵。

得益于上世纪80年代提出的卷积神经网络（简称CNN）算法，图像识别技术得到了质的飞跃。要进行图像识别，我们首先依然需要提取图像的特征，提取图像特征也即对其进行数据化分析，这一过程中需要借助的数学方法称为卷积。

以一个最简单的一维图形C为例，计算机在识别任何图像之前都需要将其转化为数字，如下那么计算机是如何做到仅凭那些数字就认出原图像的呢？这里就需要借助「卷积核」进行卷积运算，提取「图像」（即图右的数字化“图像”）的特征。卷积核类似于计算机最初将图像转化成的数字方块，但卷积核一般都是3×3或5×5的方块，3×3方块中有三个方块是有值的（即值为1），卷积核是计算机在学习的过程中，根据所得数据调节卷积核，卷积核可以有很多个。有了卷积核，我们就能通过在图形数字方块与卷积核之间做卷积运算，计算并得到特征图。

第一步卷积完成，得到初步的特征图。之后通过「池化」与「激活」，对特征图进行简化，也即对特征图中有特征部分（即有值部分）进行放大，这一步显然是为精准识别图形特征服务的。

要识别的图形越复杂，特征图得越精准，因此需要多次卷积、池化与激活。经过上述这些步骤，我们可以得到图像在各平面与维度中的特征，也可以得到轮廓、颜色等方面的特征。我们把这些特征信息接入计算机进行训练，就能判断这些众多特征图代表的图形是什么了。

当我们把那些特征信息/数据传输到计算机上，让它通过不断的「机器学习」，不断自行调整卷积核和参数，最终就能分辨出物体。这也是为什么，我们戴着口罩或眼睛，或者盖住一些脸部器官也能被机器所识别，这还是因为计算机早就收集到了我们足够多的面部特征。

科技融入生活，是我们大家都非常喜闻乐见的事情，同时，科技也改变了许多我们的工作生活方式，当然也有不少的科学技术是因为时代的背景应运而生，就好像在疫情期间出现的各种“数字哨兵”人脸识别健康码一体式设备。而汉玛智慧作为人脸识别设备和解决方案的生产厂家，也希望和大家一起努力，让更方便的科技为我们的生活增添色彩！

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