20下载
更新2021年3月10日
densenet-201是佩戴的模型,它已在ImageNet数据库的子集上培训。该模型培训超过一百万图像,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)。
从操作系统中或在MATLAB中打开densenet201.mlpkgeStall文件将启动您拥有的发布的安装过程。
此MLPKGINStall文件对于R2018A及更大的功能是功能的。
用法示例:
%访问训练的模型
net = densenet201();
%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densenet-201对图像进行分类
标签=分类(网络,i)
%显示图像和分类结果
数字
imshow(i)
文字(10,20,char(标签),'颜色','白色')
我对Matlab的Densenet中使用的跳过连接有点困惑。它与原文相同吗?Matlab版本中的跳过连接是否密集?
谢谢!
该模型可以与编译器一起使用吗?
需要一个图像分割示例。