darknet19
（不推荐）DarkNet-19 卷积神经网络
不推荐使用 darknet19。请改用 imagePretrainedNetwork 函数并指定 "darknet19" 模型。有关详细信息，请参阅版本历史记录。
说明
DarkNet-19 是深度为 19 层的卷积神经网络。您可以从 ImageNet 数据库 [1] 中加载该网络的预训练版本，该版本基于 ImageNet 数据库的超过一百万个图像进行训练。该预训练网络可以将图像分类至 1000 个目标类别（例如键盘、鼠标、铅笔和多种动物）。因此，该网络已基于大量图像学习了丰富的特征表示。该网络的图像输入大小为 256×256。有关 MATLAB® 中预训练网络的详细信息，请参阅预训练的深度神经网络。
DarkNet-19 通常用作目标检测问题和 YOLO 工作流的基础 [2]。有关如何训练 you only look once (YOLO) v2 目标检测器的示例，请参阅使用 YOLO v2 深度学习进行目标检测。此示例使用 ResNet-50 进行特征提取。根据应用要求，也可以使用其他预训练网络，如 DarkNet-19、DarkNet-53、MobileNet-v2 或 ResNet-18。
net = darknet19
此函数需要 Deep Learning Toolbox™ Model for DarkNet-19 Network 支持包。如果未安装此支持包，则函数会提供下载链接。
net = darknet19('Weights','imagenet')net = darknet19。
layers = darknet19('Weights','none')
示例
下载并安装 Deep Learning Toolbox Model for DarkNet-19 Network 支持包。
在命令行中键入 darknet19。
darknet19
如果未安装 Deep Learning Toolbox Model for DarkNet-19 Network 支持包，该函数将在附加功能资源管理器中提供所需支持包的链接。要安装支持包，请点击链接，然后点击安装。通过在命令行中键入 darknet19 来检查安装是否成功。如果安装了所需的支持包，则该函数返回 SeriesNetwork 对象。
darknet19
ans =
SeriesNetwork with properties:
Layers: [64×1 nnet.cnn.layer.Layer]
InputNames: {'input'}
OutputNames: {'output'}使用深度网络设计器可视化网络。
deepNetworkDesigner(darknet19)
通过点击新建，在深度网络设计器中浏览其他预训练神经网络。
如果需要下载一个神经网络，请在所需的神经网络上暂停，然后点击安装以打开附加功能资源管理器。
输出参量
参考
[1] ImageNet. http://www.image-net.org.
[2] Redmon, Joseph. “Darknet: Open Source Neural Networks in C.” https://pjreddie.com/darknet.
