nnlist：列出MATLAB预训练CNN包工具

资源摘要信息:"nnlist: 列出当前 MATLAB 版本的预训练 CNN 支持包-matlab开发" 在MATLAB环境中，深度学习是通过使用卷积神经网络（CNN）来实现的，它在图像处理和识别领域中发挥着重要的作用。MATLAB为用户提供了预训练的CNN模型，这些模型可以用来进行图像分类、目标检测和图像分割等任务，无需从头开始训练网络。 在上述内容中，作者介绍了名为nnlist的函数，这是一个自定义开发的功能，用于列出当前安装的MATLAB版本支持的所有预训练CNN模型。这个函数的主要目的是帮助用户跟踪和管理已安装的CNN模型，使得用户可以快速查看哪些CNN模型可供使用，从而提高工作效率。 nnlist函数的输出是一个单元数组，其中包含了当前MATLAB版本中可用的所有CNN模型的名称。具体来看，输出结果显示了九个不同的CNN模型：alexnet、caffe_importer、densenet201、googlenet、inceptionv3、resnet18、resnet50、vgg16、vgg19。这些模型中，alexnet是最早获得广泛关注的CNN模型之一；caffe_importer指的是MATLAB能够导入由Caffe框架训练的模型的功能；densenet201、resnet18、resnet50是ResNet家族的变种，具有不同程度的深度；googlenet和inceptionv3是Google设计的网络，后者的更新包括了inception模块；vgg16和vgg19是由牛津大学的视觉几何组（VGG）开发的网络，它们主要以具有多个卷积层著称。 使用nnlist函数的好处在于，用户可以清晰地知道需要使用哪个CNN模型，并且可以快速地调整和配置相应的网络层、权重以及偏置等参数。这对于深度学习新手尤其有帮助，因为它减少了在寻找和安装可用CNN模型上花费的时间。 此外，MATLAB的深度学习工具箱提供了许多函数，能够支持从导入模型到训练、评估和部署模型的整个工作流程。预训练的CNN模型极大地简化了深度学习项目的启动过程，特别是对于那些没有大量标记数据或计算资源有限的用户来说，利用预训练模型进行迁移学习是一种实用且高效的方法。 需要强调的是，nnlist函数是用户为了方便管理和使用预训练CNN模型而自行开发的工具，并非MATLAB官方直接提供的功能。因此，用户首先需要确保他们的MATLAB安装了Deep Learning Toolbox，这是使用这些预训练模型的前提条件。用户在安装该工具箱后，可以通过下载并解压名为“nnlist.m.zip”的压缩包文件，将nnlist.m文件添加到MATLAB的路径中，之后便可以在MATLAB的命令窗口中直接调用nnlist函数来获取当前可用的CNN模型列表。 通过这种方式，MATLAB用户可以更加便捷地利用现有的资源进行深度学习研究和开发工作，无需花费大量时间在模型的选择和配置上，从而可以将更多的精力集中在解决实际问题和创新上。