vgg16
(不推荐)VGG-16 卷积神经网络
不推荐使用 vgg16
。请改用 imagePretrainedNetwork
函数并指定 "vgg16"
模型。有关详细信息,请参阅版本历史记录。
说明
VGG-16 是深度为 16 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 224×224。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。
返回基于 ImageNet 数据集训练的 VGG-16 网络。net
= vgg16
此函数需要 Deep Learning Toolbox™ Model for VGG-16 Network 支持包。如果未安装此支持包,则函数会提供下载链接。
返回基于 ImageNet 数据集训练的 VGG-16 网络。此语法等效于 net
= vgg16('Weights','imagenet'
)net = vgg16
。
返回未经训练的 VGG-16 网络架构。未经训练的模型不需要支持包。layers
= vgg16('Weights','none'
)
示例
输出参量
参考
[1] ImageNet. http://www.image-net.org.
[2] Russakovsky, O., Deng, J., Su, H., et al. “ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge.” International Journal of Computer Vision (IJCV). Vol 115, Issue 3, 2015, pp. 211–252
[3] Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.” Preprint, submitted in 2014. https://doi.org/10.48550/ARXIV.1409.1556.
[4] Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Visual Recognition http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/