VGG-16是一个经过预训练的卷积神经网络（CNN），已对ImageNet数据集中约120万张图像进行了训练(http://image-net.org/index牛津大学视觉几何组http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/研究/非常深入/).
该模型有16层，可将图像分为1000个对象类别（例如键盘、鼠标、咖啡杯、铅笔）。
从操作系统或MATLAB中打开vgg16.mlpkginstall文件将启动已发布版本的安装过程。
此mlpkginstall文件适用于R2017a及更高版本。

用法示例：
%加载经过训练的模型
net=vgg16（）

%请参阅架构的详细信息
net.Layers

%阅读图像进行分类
I=imread（'peppers.png'）；

%调整图像的大小
sz=净层（1）.InputSize
I=I（1:sz（1），1:sz（2），1:sz（3））；

%使用VGG-16对图像进行分类
标签=分类（净，I）；

%显示图像和分类结果
图形
imshow（I）
文本（10、20、字符（标签）、“颜色”、“白色”）