在11行Matlab代码中深入学习
编辑注意：此文件被选为Matlab Central挑选本周
Matlab代码与演示相关联的“Matlab代码”视频的“深入学习”。
https://www.mathwands.com/videos/deep-learning-in-11-lines-of-matlab-code-1481229977318.html.
该演示使用AlexNet，这是一百万个图像培训的预训练深卷积神经网络（CNN或ConvNet）。
该示例有两个部分：设置相机并执行对象识别。第一部分显示如何使用WebCam命令从相机获取图像。使用raingow命令，Matlab能够连续更新和显示相机拍摄的图像。
您可以在此处下载网络摄像头支持包：金宝app
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/45182-matlab-金宝appsupport-package-for-usb-webcams.
第二部分说明了如何下载名为AlexNet的预磨削的深神经网络，并使用MATLAB持续处理相机图像。AlexNet将图像作为输入，为图像中的对象提供标签。您可以在周围环境中尝试对象，以查看AlexNet的准确性。
您可以在此处下载AlexNet支持包：金宝app
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/59133-neural-network-toolbox-tm--model-for-alexnet-network.
引用
Mathworks Deep Learning Toolbox团队（2021）。在11行Matlab代码中深入学习（//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/60659-deep-learning-in-11-lines-of-matlab-code），Matlab中央文件交换。检索到。
评论和评级（39.）
Matlab释放兼容性
平台兼容性
视窗 苹果系统 Linux.标签
WebCamjectClassification /
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你用哪种相机？
我需要图像，能够开发这个例子。非常感谢您，我的电子邮件是Kmilo0717@hotmail.com
快，漂亮，轻松
我解决了这个问题！有用
我有错误
>> webcam_object_classification.
使用网络摄像头时出错（第116行）
没有检测到网络摄像头。请确保网络摄像头已连接到系统。
WebCam_Object_classification中的错误（第5行）
Camera =网络摄像头;％连接到相机
是否可以使用笔记本电脑内置网络摄像头？或者它只使用USB Web-Cams？
大家好。
我想知道有人可以帮助我这个问题。
我为我的照片训练了AlexNet，我给它随机图像，它可以检测到它们。
现在，我想用拍摄视频测试它。我应该如何修改代码以将视频作为测试提供？只是为了看看它是如何用于视频的。我不想使用相机，我将使用拍摄视频。请随时与我联系。
我的电子邮件地址：dorsa_dorsa@hotmail.com
我的Skype ID：dorsa_dorsa@hotmail.com
工作很好。
在开始TransferLearningvideo.m时，我正在收到这个错误。
嗨，当我运行代码时出现错误：CUDA驱动程序版本不足以用于CUDA运行时版本。我想知道什么样的CUDA alexnet需要什么？
我可以对关键板进行分类
当鼠标闪闪发光时，它被归类为别的东西
在开始TransferLearningvideo.m时，我正在收到这个错误。这些错误;
>> TranscerLearningvideo.
使用Trainnetwork时出错（第64行）
最后一层的输出大小（5）与类数（1）不匹配。
TranscerLearningVideo错误（第17行）
MyNet = Trainnetwork（TrainingImages，Players，Opts）;
谢谢，很好的解释！请在下次使用我们不需要购买的工具箱时考虑。
未定义的函数或变量'alexnet'。
deeplearning_in_11_lines中的错误（第3行）
nnet = alexnet;
我尝试运行这个例子，但它不起作用。它试图使用分类统计工具箱，而不是Net Classify - 您可以帮我解决这个问题吗？
我也安装了nnet。
错误 - -
>在AlexNet（第46行）
在myfirstdeeplearningttest（第4行）
使用分类时出错（第122行）
至少需要三个论点。
myfirstdeeplearningtest（第10行）错误
标签=分类（NNET，图片）;％分类图片
@anthony，此提交需要神经网络工具箱。您可能没有安装该工具箱。
我试图运行此代码，它返回一个错误，说“classify需要3个参数”。什么是第三参数？