预训练模型提取深度特征(Matlab)

１．下载MatConvNet: CNNs for MATLAB(http://www.vlfeat.org/matconvnet/)

　MatConvnet是用matlab实现的卷积神经网络（CNN），它将CNN的构建模块公开为易于使用的MATLAB函数，提供用于计算带有滤波器组的线性卷积、特征池化等例程。通过MatConvNet可以快速建立新的CNN结构并在大型数据集（如ImageNet ILSVRC）上训练复杂模型。

２．下载Pretrained models

    本文以ResNet为例，下载imagenet-resnet-50-dag，放入同一文件夹下。

３．预处理

• 运行.../MatConvNet/matconvnet-1.0-beta25/matlab/vl_compilenn.m文件进行初始化
• 加载预训练模型并移除'fc1000'层和'prob'层

model_path = '.../MatConvNet/matconvnet-1.0-beta25/PreTrainedModel/imagenet-resnet-50-dag.mat'

function [obj] = load_DagNN(model_path)
load(model_path)
S.params = params; S.meta = meta; S.vars = vars; S.layers = layers;
obj = dagnn.D