编者按:此文件被选为MATLAB Central本周精选
与“11行MATLAB代码中的深度学习”视频中的演示相关的MATLAB代码。
//www.tatmou.com/videos/deep-learning-in-11-lines-of-matlab-code-1481229977318.html
这个演示使用了AlexNet，这是一个预先训练好的深度卷积神经网络(CNN或ConvNet)，已经在超过100万张图像上进行了训练。
该示例包含两个部分:设置摄像机和执行对象识别。第一部分展示了如何使用webcam命令从相机获取图像。使用drawnow命令，MATLAB能够持续更新和显示相机拍摄的图像。
你可在此下载网络摄影机支援套件: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一个预先训练好的深度神经网络AlexNet，并使用MATLAB对相机图像进行连续处理。AlexNet将图像作为输入，并为图像中的对象提供一个标签。你可以用周围的物体做实验，看看AlexNet有多准确。
你可以在这里下载AlexNet支持包:金宝app
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/59133-neural-network-toolbox-tm--model-for-alexnet-network
引用作为
MathWorks深度学习工具箱团队(2022)。深度学习的11行MATLAB代码(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/60659-deep-learning-in-11-lines-of-matlab-code)， MATLAB中央文件交换。检索．
WebcamObjectClassification /
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