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用于DarkNet-53网络的深度学习工具箱模型

预先训练的DarkNet-53网络模型用于图像分类

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更新2021年9月22日

DarkNet-53是一个经过ImageNet数据库子集训练的预训练模型。该模型训练了超过100万幅图像,并可以将图像分为1000个对象类别(例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物)。

打开darknet53。mlpkginstall文件,从您的操作系统或MATLAB将启动安装过程,您有。

这个mlpkginstall文件适用于R2020a和更高版本。

使用的例子:

%访问训练过的模型
网= darknet53 ();

%查看架构的详细信息
网。层

读取要分类的图像
I = imread(“peppers.png”);

%调整图像大小
深圳= net.Layers (1) .InputSize
我=(1:深圳(1),1:深圳(2),1:深圳(3));

%使用DarkNet-53对图像进行分类
分类(净额,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
创建R2020a
兼容R2020a到R2021b
平台的兼容性
窗户 macOS Linux

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