VGG-16是一个普拉普罗德卷积神经网络（CNN），它已从ImageNet数据集中的大约120万图像培训（http://image-net.org/index.）由牛津大学的视觉几何集团（http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/）。
该模型有16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）。
从操作系统中或从MATLAB中打开VGG16.MLPKGIGSTALL文件将启动您拥有的发布的安装过程。
此MLPKGIGSTALL文件对于R2017A及以后是功能的。

用法示例：
％加载培训的模型
net = vgg16（）

％看架构的详细信息
net.layers.

％读取图像以分类
我= 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-16对图像进行分类
标签=分类（网络，i）;

％显示图像和分类结果
图;
imshow（i）
文字（10,20，char（标签），'颜色'，'白色'）