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VGG-16网络的深度学习工具箱模型

图像分类的预训练VGG-16网络模型

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更新9月22日2021

VGG-16是一个预训练的卷积神经网络(CNN),它已经在来自ImageNet数据集(http://image-net.org/index),由牛津大学视觉几何小组(http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/).
该模型有16层,可以将图像分为1000个对象类别(例如键盘、鼠标、咖啡杯、铅笔)。
打开vgg16。mlpkginstall文件将从您的操作系统或MATLAB中启动您现有版本的安装过程。
这个mlpkginstall文件适用于R2017a及以上版本。

使用的例子:
加载训练过的模型
Net = vgg16()

查看架构的详细信息
网层

读取图像进行分类
I = imread('pepper .png');

调整图像大小
sz = net.Layers(1).InputSize
I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3));

使用vg -16对图像进行分类
标签=分类(net, I);

%显示图像和分类结果
图;
imshow(我)
text(10, 20, char(label),'Color','white')

MATLAB版本兼容性
使用R2017a创建
兼容R2017a ~ R2021b
平台的兼容性
窗户 macOS Linux

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