VGG-19是验证的卷积神经网络（CNN），已在Imagenet数据集中接受了约120万张图像的培训（http://image-net.org/index）由牛津大学视觉几何组http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/）。
该型号有19层，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，咖啡杯，铅笔）。
从您的操作系统或MATLAB内部打开VGG19.MLPKGINSTALL文件，将启动您拥有的版本的安装过程。

此MLPKGINSTALL文件适用于R2017A及以后的文件。

用法示例：
％加载训练有素的模型
net = vgg19（）

％查看架构的详细信息
net.layers

％阅读图像进行分类
i = imread（'peppers.png'）;

％调整图像的大小
sz = net.layers（1）.inputsize
i = i（1：sz（1），1：sz（2），1：sz（3））;

％使用VGG-19对图像进行分类
label =分类（net，i）;

％显示图像和分类结果
数字;
imshow（i）
文本（10，20，char（标签），“颜色”，“白色”）