1、下載訓練好的模型：http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/imagenet-vgg-f.mat

2、設定MatConvNet。

run matlab/vl_setupnn

3、載入預訓練的模型。
 

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

4、完整程式碼

% 將test.jpg按照模型，根據得分確定屬於什麼類別
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)); %縮放
im_ = im_ - net.meta.normalization.averageImage; % 減去均值
res = vl_simplenn(net, im_);% res裡包含了計算結果，以及中間層的輸出，最後一層可以用來分類
y = res(end).x;% 最後一層
x = gather(res(end).x);
score = squeeze(gather(res(end).x)); % 確定每個類別的分數
[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裡存放的是很多種類別的名稱
 

5、測試圖片

6、測試結果