ShuffleNet是一个经过ImageNet数据库子集训练的预训练模型。该模型训练了超过100万幅图像，并可以将图像分为1000个对象类别(例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物)。

打开shufflenet。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R2019a和更高版本。

使用的例子:

%访问训练过的模型
Net = shufflenet ();

%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shuffle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”)

更多信息，请参考文件://www.tatmou.com/help/deeplearning/ref/shufflenet.html