GoogLeNet网络深度学习工具箱模型

用于图像分类的预训练GoogLeNet网络模型

8.1 k下载

更新9月14日

GoogLeNet是一个预先训练的模型,它是在ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC)中使用的ImageNet数据库的一个子集上训练的。该模型在超过100万张图像上进行训练,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)。

打开谷歌网。mlpkginstall文件将从您的操作系统或MATLAB中启动您现有版本的安装过程。
mlpkginstall文件适用于R2017b及以上版本。
使用的例子:
访问经过训练的模型
Net = googlenet;
查看架构的详细信息
网层
读取图像进行分类
I = imread('pepper .png');
调整图像大小
sz = net.Layers(1).InputSize
I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3));
使用GoogLeNet分类图像
分类(net, 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
使用R2017b创建
兼容R2017b ~ R2022b
平台的兼容性
窗户 macOS Linux

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