MATLAB上用十一行代码实现深度学习…
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,需要登录账号
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