话说俄罗斯来的myc虽然是搞Computer Vision的，但是在上学的时候从来没有接触过Neural Network，更别说Deep Learning了。在他求职的时候，Deep Learning才刚开始进入人们的视线。 然而现在如果你有幸被myc面试，他会问你这个问题
Deep Learning为什么要叫Deep Learning？和普通的Machine Learning有什么区别？如果你答不上来，没关系，因为作为工程师，我们只要知道怎么在MATLAB里使用就可以了（并不是
为了展示Deep Learning对Computer Vision有多么深远的影响，myc为我们准备了下面的一个小demo.
如何让程序识别图中有什么东西？
文章图片
反正MATLAB是这么做的
- 首先你得有Neural Network Toolbox
- 如果你有Computer Vision System Toolbox就更好了，这里我们用他提供的
-
helperImportMatConvNet
3. 你得有个支持CUDA的GPU
我们首先不要脸地下载大牛们训练好的网络，AlexNet是通过ImageNet提供的1000种不同的物体的图片训练出的网络，换言之，他认识这1000种东西，超出这个范围就不认识了
cnnURL = 'http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-caffe-alex.mat';
% Store CNN model in a temporary folder
cnnMatFile = fullfile(tempdir, 'imagenet-caffe-alex.mat');
if ~exist(cnnMatFile, 'file') % download only once
disp('Downloading pre-trained CNN model...');
websave(cnnMatFile, cnnURL);
end
接下来导入到MATLAB中
convnet = helperImportMatConvNet(cnnMatFile)
读入我们的图片
I = imread('sherlock.jpg');
AlexNet模型需要图片是227x227x3的彩图
I = imresize(I,[227,227]);
激活最后一个分类Layer
category = activations(convnet,I,’classificationLayer‘);
找到概率最大的类
[~,idx] = max(category);
看看是啥
convnet.Layers(end).ClassNames{idx}ans = ’n02099712‘
回到ImageNet看看这是哪个类别
【Deep|深度学习 Deep Learning with MATLAB（懒人版）】
文章图片
原来是拉布拉多，神奇吧！最重要的是，全程都很无脑有没有？
老板：不错啊myc，这么快就把狗给识别出来了
myc：哪里哪里，借用了别人的成果而已
老板：其实吧，这只狗是金毛
myc：……
老板：没事，其实人也经常弄错，再接再厉！
myc：……怪我咯
作者：波特
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20944764
来源：知乎
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