MATLAB上用十一行代码实现深度学习…

    xiaoxiao2021-03-25  248

     

    这个例子使用卷积神经网络来对webcam拍摄的物件进行辨识,该卷积神经网络已经预先使用百万张物体的图片训练好。

     

     

     

    只需要下载并安装,安装完成后就可以在matlab中使用,对matlab的版本有所限制

     

    工具:MATLAB 2016

    设备:windows10电脑,网络摄像头

     

    MATLAB2016b下载地址:

    链接:http://pan.baidu.com/s/1pKEGfYr 密码:x05i

     

    使用前需要先注册matworks的账号,然后才能安装webcam驱动,以及下载alexnet

     

    ALEXNET下载地址:

     

    Official:

     

    https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-neural-network-toolbox-tm--model-for-alexnet-network?requestedDomain=www.mathworks.com&s_eid=PEP_12669

     

    BaiduYun:

     

    http://pan.baidu.com/s/1i5oexQt

     

     

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    安装方式,拖入到matlab命令提示符行中

     

    如果有USB WEBCAM支持未安装,那么运行时候会提示按步骤安装,需要登录帐号

     

     

     

     

     

     

     

    先放上所有的.m代码:

    clear; camera=webcam; %connect to camera nnet=alexnet;%load neural network,alexnet is a CNN,artist train it as millison of picture %make a circle to reload frame from camera while true picture=camera.snapshot; picture=imresize(picture,[227,227]);%resize picture label=classify(nnet,picture);% image(picture); title(char(label)); drawnow; end

     

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    代码说明:

     

    camera=webcam;     连接网络摄像头,如果有多个(比如笔记本电脑)的话需自行设定一下

     

    nnet=alexnet;   实例化alexnet

     

    接下来就是循环将摄像头每一个frame取出,利用刚才实例化的alexnet进行判别

     

    while true 

        picture=camera.snapshot;    摄像头截图

        picture=imresize(picture,[227,227]);   重新设置图片大小减少计算量    

        label=classify(nnet,picture);%   利用实例化的神经网络对图片进行分类,分类得到结果保存为label

        image(picture);    显示图片

        title(char(label));    将label显示在标题部分(顶部)

        drawnow;   

    end

     

     

     

     

        源视频标题 Deep Learning in 11 Lines of MATLAB Code

     

     

     

     

    转载请注明原文地址: https://ju.6miu.com/read-428.html

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