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google网络的深度学习工具箱模型

预先训练的GoogLeNet网络模型用于图像分类

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更新2021年3月10

GoogLeNet是一个预先训练的模型,它是在ImageNet数据库的一个子集上训练的,ImageNet数据库在ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC)中使用。该模型训练了超过100万张图像,有144层,并可以将图像分类为1000个对象类别(例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物)。

打开googlenet。mlpkginstall文件,从您的操作系统或MATLAB将启动安装过程,您有。
这个mlpkginstall文件适用于R2017b和更高版本。
使用的例子:
%访问训练过的模型
网= googlenet;
%查看架构的详细信息
网。层
读取要分类的图像
I = imread(“peppers.png”);
%调整图像大小
深圳= net.Layers (1) .InputSize
我=(1:深圳(1),1:深圳(2),1:深圳(3));
%使用GoogLeNet对图像进行分类
分类(净额,I)
%显示图像和分类结果
数字
imshow(我)
文本(10年,20年,char(标签),“颜色”,“白”)

MATLAB版本兼容性
创建R2017b
兼容R2017b到R2021a
平台的兼容性
窗户 macOS Linux

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