1、下载训练好的模型:http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/imagenet-vgg-f.mat

2、设置MatConvNet。

run matlab/vl_setupnn

3、加载预训练的模型。
 

net = load('imagenet-vgg-f.mat.mat');

4、完整代码

% 将test.jpg按照模型,根据得分确定属于什么类别
run matlab/vl_setupnn
net = load('imagenet-vgg-f.mat');
im = imread('test.jpg');
im_ = single(im);
imshow(im_);
im_ = imresize(im_, net.meta.normalization.imageSize(1:2)); %缩放
im_ = im_ - net.meta.normalization.averageImage; % 减去均值
res = vl_simplenn(net, im_);% res里包含了计算结果,以及中间层的输出,最后一层可以用来分类
y = res(end).x;% 最后一层
x = gather(res(end).x);
score = squeeze(gather(res(end).x)); % 确定每个类别的分数
[bestScore, best] = max(score);
figure(1);
clf;
imshow(im);
title(sprintf('%s %d,%.3f',net.meta.classes.description{best},best,bestScore));%net.meta.classes.description里存放的是很多种类别的名称

5、测试图片

matconvnet(CPU版本)基本使用

6、测试结果

matconvnet(CPU版本)基本使用

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