（2）测试MatConvNet

来源：互联网发布：maven nexus windows 编辑：程序博客网时间：2024/06/05 08:03

配置完成只会，我们来进行测试，
测试脚本参考：

run matlab/vl_setupnnnet=load('F:\MatConvNet\matconvnet-1.0-beta23\models\imagenet-vgg-f.mat');%此处换成自己下载模型存储的位置im=imread('peppers.png');im_=single(im);im_=imresize(im_,net.meta.normalization.imageSize(1:2));%缩放到224*224大小im_=im_-net.meta.normalization.averageImage;res=vl_simplenn(net,im_);y=res(end).x;x=gather(res(end).x);scores=squeeze(gather(res(end).x));[bestScore,best]=max(scores);figure(1);clf;imshow(im);title(sprintf('%s %d,%.3f',net.meta.classes.description{best},best,bestScore));

urlwrite上下载imagenet-vgg-f.mat，
imagenet-vgg-f.mat

灯笼椒

更新于2016.12.17 14:32
上面的例子举例说明了使用SimpleNN包装器的模型。更复杂的模型使用DagNN包装器。例如，要运行GoogLeNet，
首先下载modelQuick Start - MatConvNet
这里写图片描述
下载好的model放在自己的matconvnet内部，再建立一个demo2脚本，

脚本内容如下：

% setup MatConvNetrun  matlab/vl_setupnn% download a pre-trained CNN from the web (needed once)urlwrite(...  'http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/imagenet-googlenet-dag.mat', ...  'imagenet-googlenet-dag.mat') ;% load the pre-trained CNNnet = dagnn.DagNN.loadobj(load('imagenet-googlenet-dag.mat')) ;net.mode = 'test' ;% load and preprocess an imageim = imread('peppers.png') ;im_ = single(im) ; % note: 0-255 rangeim_ = imresize(im_, net.meta.normalization.imageSize(1:2)) ;im_ = bsxfun(@minus, im_, net.meta.normalization.averageImage) ;% run the CNNnet.eval({'data', im_}) ;% obtain the CNN otuputscores = net.vars(net.getVarIndex('prob')).value ;scores = squeeze(gather(scores)) ;% show the classification results[bestScore, best] = max(scores) ;figure(1) ; clf ; imagesc(im) ;title(sprintf('%s (%d), score %.3f',...net.meta.classes.description{best}, best, bestScore)) ;

运行之，稍等一会，···然而执行了好久都没反应···

0 0