Документация

Загрузите предварительно обученную сеть

Загрузите предварительно обученную сеть GoogLeNet. Можно также принять решение загрузить различную предварительно обученную сеть для классификации изображений. Этот шаг требует Модели Deep Learning Toolbox™ для пакета Сетевой поддержки GoogLeNet. Если у вас нет необходимых пакетов поддержки установленными, то программное обеспечение обеспечивает ссылку на загрузку.

net = googlenet;

Считайте и измените размер изображения

Изображение, которое вы хотите классифицировать, должно иметь тот же размер как входной размер сети. Для GoogLeNet сетевой входной размер является свойством InputSize входного слоя изображений.

Считайте изображение, что вы хотите классифицировать и изменить размер его к входному размеру сети. Это изменение размеров немного изменяет соотношение сторон изображения.

I = imread("peppers.png");
inputSize = net.Layers(1).InputSize;
I = imresize(I,inputSize(1:2));

Классифицируйте и изображение на дисплее

Классифицируйте и отобразите изображение с предсказанной меткой.

label = classify(net,I);
figure
imshow(I)
title(string(label))

Для более подробного примера, показывающего, как также отобразить главные прогнозы с их связанными вероятностями, смотрите, Классифицируют Изображение Используя GoogLeNet.

Для следующих шагов в глубоком обучении можно использовать предварительно обученную сеть для других задач. Решите новые проблемы классификации на своих данных изображения с изучением передачи или выделением признаков. Для примеров смотрите, Запускают Глубокое обучение Быстрее Используя Классификаторы Изучения и Train Передачи, использующие Функции, Извлеченные от Предварительно обученных сетей. Чтобы попробовать другие предварительно обученные сети, смотрите Предварительно обученные Глубокие нейронные сети.

Ссылки