>> load('CNN_model.mat'); 错误使用 load 找不到文件或目录 'CNN_model.mat'。

这个错误提示说明在当前的工作路径下找不到名为 'CNN_model.mat' 的文件。你可以使用 `cd` 命令切换到保存该文件的目录，或者在 `load` 函数中指定该文件的完整路径。例如，假设 'CNN_model.mat' 文件保存在 'D:\models' 目录下，则可以使用以下命令加载该文件：

load('D:\models\CNN_model.mat');

请确保文件路径和文件名正确，文件后缀也应该是 '.mat'。

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clear all; % TODO: Edit this to point to the folder your caffe mex file is in. % path_to_matcaffe = '/data/jkrause/cs231b/caffe-rc2/matlab/caffe'; path_to_matcaffe = 'C:/Users/DELL/Downloads/caffe-master/windows'; addpath(path_to_matcaffe) % Load up the image im = imread('peppers.png'); % Get some random image regions (format of each row is [x1 y1 x2 y2]) % Note: If you want to change the number of regions you extract features from, % then you need to change the first input_dim in cnn_deploy.prototxt. regions = [ 1 1 100 100; 100 50 400 250; 1 1 512 284; 200 200 230 220 100 100 300 200]; % Convert image from RGB to BGR and single, which caffe requires. im = single(im(:,:,[3 2 1])); % Get the image mean and crop it to the center mean_data = load('ilsvrc_2012_mean.mat'); image_mean = mean_data.image_mean; cnn_input_size = 227; % Input size to the cnn we trained. off = floor((size(image_mean,1) - cnn_input_size)/2)+1; image_mean = image_mean(off:off+cnn_input_size-1, off:off+cnn_input_size-1, :); % Extract each region ims = zeros(cnn_input_size, cnn_input_size, 3, size(regions, 1), 'single'); for i = 1:size(regions, 1) r = regions(i,:); reg = im(r(2):r(4), r(1):r(3), :); % Resize to input CNN size and subtract mean reg = imresize(reg, [cnn_input_size, cnn_input_size], 'bilinear', 'antialiasing', false); reg = reg - image_mean; % Swap dims 1 and 2 to work with caffe ims(:,:,:,i) = permute(reg, [2 1 3]); end % Initialize caffe with our network. % -cnn_deploy.prototxt gives the structure of the network we're using for % extracting features and is how we specify we want fc6 features. % -cnn512.caffemodel is the binary network containing all the learned weights. % -'test' indicates that we're only going to be extracting features and not % training anything init_key = caffe('init', 'cnn_deploy.prototxt', 'cnn512.caffemodel', 'test'); caffe('set_device', 0); % Specify which gpu we want to use. In this case, let's use the first gpu. caffe('set_mode_gpu'); %caffe('set_mode_cpu'); % Use if you want to use a cpu for whatever reason % Run the CNN f = caffe('forward', {ims}); % Convert the features to (num. dims) x (num. regions) feat = single(reshape(f{1}(:), [], size(ims, 4)));

这段代码的作用是使用已经训练好的CNN模型提取图片中指定区域的特征。首先，加载一张图片，然后选取几个随机的区域，并将每个区域缩放到CNN要求的输入尺寸。然后，使用已经训练好的CNN模型对这些区域进行特征提取，并将提取到的特征向量进行reshape操作，以便后续的处理。这段代码使用了Caffe库来实现CNN模型的初始化和特征提取。

% 导入预训练的model opts.modelPath = fullfile('..','models','imagenet-vgg-verydeep-16.mat'); [opts, varargin] = vl_argparse(opts, varargin) ; opts.numFetchThreads = 12 ; opts.lite = false ; opts.imdbPath = fullfile(opts.expDir, 'imdb.mat'); opts.train = struct() ; opts.train.gpus = []; opts.train.batchSize = 8 ; opts.train.numSubBatches = 4 ; opts.train.learningRate = 1e-4 * [ones(1,10), 0.1*ones(1,5)]; opts = vl_argparse(opts, varargin) ; if ~isfield(opts.train, 'gpus'), opts.train.gpus = []; end; % ------------------------------------------------------------------------- % Prepare model % ------------------------------------------------------------------------- net = load(opts.modelPath); % 修改一下这个model net = prepareDINet(net,opts); % ------------------------------------------------------------------------- % Prepare data % ------------------------------------------------------------------------- % 准备数据格式 if exist(opts.imdbPath,'file') imdb = load(opts.imdbPath) ; else imdb = cnn_image_setup_data('dataDir', opts.dataDir, 'lite', opts.lite) ; mkdir(opts.expDir) ; save(opts.imdbPath, '-struct', 'imdb') ; end imdb.images.set = imdb.images.sets; % Set the class names in the network net.meta.classes.name = imdb.classes.name ; net.meta.classes.description = imdb.classes.name ; % % 求训练集的均值 imageStatsPath = fullfile(opts.expDir, 'imageStats.mat') ; if exist(imageStatsPath) load(imageStatsPath, 'averageImage') ; else averageImage = getImageStats(opts, net.meta, imdb) ; save(imageStatsPath, 'averageImage') ; end % % 用新的均值改变均值 net.meta.normalization.averageImage = averageImage; % ------------------------------------------------------------------------- % Learn % ------------------------------------------------------------------------- % 索引训练集==1 和测试集==3 opts.train.train = find(imdb.images.set==1) ; opts.train.val = find(imdb.images.set==3) ; % 训练 [net, info] = cnn_train_dag(net, imdb, getBatchFn(opts, net.meta), ... 'expDir', opts.expDir, ... opts.train) ;

这段代码是一个深度学习的训练过程，主要包括准备模型、准备数据、训练模型三个步骤。其中，模型使用的是预训练的imagenet-vgg-verydeep-16模型，数据使用的是经过预处理后的imdb数据集，训练过程使用的是cnn_train_dag函数。具体流程如下：

1. 导入预训练的模型，将其存储在net变量中；

2. 使用prepareDINet函数对模型进行修改，以适应当前任务；

3. 准备数据，如果之前已经生成了imdb文件，则直接载入，否则使用cnn_image_setup_data函数生成并保存imdb文件；

4. 设置模型的分类名称和描述；

5. 计算训练集的均值，如果已经计算过，则从文件中读取，否则使用getImageStats函数计算并保存；

6. 使用新的均值修改模型的normalization参数；

7. 确定训练集和测试集的索引；

8. 调用cnn_train_dag函数进行训练，并将训练结果存储在net和info两个变量中。