图像缩略图

GoogLeNet网络的深度学习工具箱模型

用于图像分类的预训练GoogLeNet网络模型

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更新2021年9月22日

GoogLeNet是一种预训练模型,已在ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中使用的ImageNet数据库子集上进行训练。该模型在100多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)。

从操作系统或MATLAB中打开googlenet.mlpkginstall文件将启动所发布版本的安装过程。
此mlpkginstall文件适用于R2017b及更高版本。
用法示例:
%访问经过培训的模型
净=googlenet;
%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GoogLeNet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”)

MATLAB版本兼容性
使用R2017b创建
与R2017b至R2021b兼容
平台兼容性
窗户 马科斯 Linux

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