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图像缩略图

深度学习工具箱模型DenseNet-201网络

用于图像分类预训练DenseNet-201网络模型

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更新2020年3月18日

DenseNet-201是经过训练的ImageNet数据库的一个子集预训练模式。该模型被训练上超过一百万的图像,并且可以分类图像转换成1000个对象类别(例如键盘,鼠标,笔,和许多动物)。

从您的操作系统或开口内MATLAB中densenet201.mlpkginstall文件将开始为你释放的安装过程。

这mlpkginstall文件是R2018a及以后的功能。

使用例:

%进入训练的模型
净= densenet201();

%的人认为该架构的详细信息
net.Layers

%读取图像进行分类
I = imread( 'peppers.png');

%调整图像的大小
SZ = net.Layers(1).InputSize
I = I(1:SZ(1),1:SZ(2),1:SZ(3));

%分类使用图像DenseNet-201
标记=分类(净,I)

%显示图像和分类结果
数字
imshow(I)
文本(10,20,CHAR(标签), '色彩', '白')

评论和评分(4

可这种模式与编译器使用?

jfm401

需要用于图像分割的例子。

MATLAB版本兼容性
创建了R2018a
与R2018a到R2020a兼容
平台兼容性
视窗 苹果系统 Linux的