VGG-16是一个预训练的卷积神经网络（CNN），其已经被训练在大约120万的图像从ImageNet数据集（http://image-net.org/index）由Visual几何集团在牛津大学（http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/）。
该模型具有16层，并且可以分类图像转换成1000个对象类别（例如键盘，鼠标，咖啡杯，铅笔）。
从您的操作系统或开口内MATLAB中vgg16.mlpkginstall文件将开始为你释放的安装过程。
这mlpkginstall文件是R2017a及以后的功能。

使用例：
％负荷的训练模型
净= vgg16（）

％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））;

％分类图像使用VGG-16
标记=分类（净，I）;

％显示图像和分类结果
图;
imshow（I）
文本（10，20，炭（标签）， '颜色'， '白'）