GoogLeNet网络的深度学习工具箱模型

预训练的GoogLeNet网络模型用于图像分类

8.1 k下载

更新2022年9月14日星期三00:00:00 +0000

GoogLeNet是在ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC)中使用的ImageNet数据库子集上进行训练的预训练模型。该模型接受了超过100万张图像的训练,有144层,可以将图像分为1000个对象类别(例如,键盘、鼠标、铅笔和许多动物)。

打开googlenet。mlpkginstall文件将从您的操作系统或MATLAB内部启动您所拥有的版本的安装过程。
这个mlpkginstall文件适用于R2017b及以上版本。
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
读取图像进行分类
I = imread(“peppers.png”);
%调整图像的大小
深圳= net.Layers (1) .InputSize
我=(1:深圳(1),1:深圳(2),1:深圳(3));
使用GoogLeNet对图片进行分类
标签=分类(网,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 ~ R2022b
平台的兼容性
窗户 macOS Linux

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