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高效网络的深度学习ToolboxTM模型

预训练的EfficientNet-b0图像分类模型

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更新2022年3月9日

EfficientNet-b0是在ImageNet数据库的一个子集上训练的预训练模型。该模型在超过100万张图像上进行训练,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efficientnetb0。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。

这个mlpkginstall文件适用于R2020b及以上版本。

使用的例子:

访问经过训练的模型
Net = efficientnetb0();

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DarkNet-53对图像进行分类
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
用R2020b创建
兼容R2020b ~ R2022a
平台的兼容性
窗户 macOS Linux

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