### MatConvNet使用指南
#### 一、简介
MatConvNet是一款由牛津大学视觉组开发的用于深度学习研究的工具。它主要基于MATLAB环境，支持高效的卷积神经网络(CNN)训练与推理。相较于其他框架如Caffe，MatConvNet在Windows环境下拥有更加简便的编译流程，无需配置过多的第三方库。
官方网站：[http://www.vlfeat.org/matconvnet/](http://www.vlfeat.org/matconvnet/)。
#### 二、安装与配置
MatConvNet的版本更新较快，在1.16版之后出现了较大的改动，导致模型文件不再兼容旧版本。本指南以最新版1.20为例进行介绍。
**MATLAB版本要求**：建议使用MATLAB R2015a或以上版本。
**C++编译器**：推荐使用Visual Studio 2013。
1. **下载与安装**：
访问官网下载MatConvNet 1.20版本，下载地址为：[点击下载](http://www.vlfeat.org/matconvnet/download/)。
下载完成后解压，文件结构大致如下：
```
- MatConvNet-1.20
- matlab
- vl_setupnn.m
- models
- imagenet-vgg-f.mat
- compile.m
- compileGPU.m
- demo.m
```
2. **编译CPU版本**：
在MATLAB环境中运行`compile.m`文件：
```matlab
addpath(matlab)
vl_compile('nn')
```
编译过程快速完成。
3. **编译GPU版本**：
在MATLAB环境中运行`compileGPU.m`文件，注意修改CUDA路径至本地安装位置：
```matlab
addpath(matlab)
vl_compile('nn', 'enableGpu', true, ...
'cudaRoot', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.0', ...
'cudaMethod', 'nvcc')
```
编译完成后可能会出现警告，但不影响正常使用。
#### 三、基本使用示例
1. **加载模型与图像**：
运行`demo.m`文件，其中包含了加载模型和图像的基本操作：
```matlab
run(fullfile(matlab, 'vl_setupnn'))
net = load(fullfile('..', 'models', 'imagenet-vgg-f.mat'));
im = imread('peppers.png');
im_ = single(im);
im_ = imresize(im_, net.meta.normalization.imageSize(1:2));
im_ = im_ - net.meta.normalization.averageImage;
res = vl_simplenn(net, im_);
y = res(end).x;
x = gather(y);
scores = squeeze(x);
[bestScore, best] = max(scores);
figure(1);
clf;
imshow(im);
title(sprintf('%s%d,%.3f', net.meta.classes.description{best}, best, bestScore));
```
这段代码能够成功地将输入图像分类到正确的类别中。
2. **进一步探索**：
`examples`文件夹中包含了更多的示例代码，如MNIST、CIFAR和ImageNet等数据集的处理方法。需要注意的是，ImageNet数据集规模庞大，达到数百GB，对于初学者来说可能不太适用。
#### 四、训练自定义数据集
1. **准备数据**：
以车牌识别中的车牌字符识别为例，可以从GitHub项目EasyPR中下载相应数据集：
- 下载链接：[https://github.com/liuruoze/EasyPR/blob/master/resources/train/ann.7z](https://github.com/liuruoze/EasyPR/blob/master/resources/train/ann.7z)
- 解压后得到包含数字和字母的文件夹。
2. **构建数据集**：
创建一个MATLAB脚本`cnn_plate_setup_data.m`来读取图片并减去均值：
```matlab
function imdb = cnn_plate_setup_data(datadir)
inputSize = [20, 20, 1];
subdir = dir(datadir);
imdb.images.data = [];
imdb.images.labels = [];
imdb.images.set = [];
imdb.meta.sets = {'train', 'val', 'test'};
image_counter = 0;
trainratio = 0.8;
for i = 3:length(subdir)
imgfiles = dir(fullfile(datadir, subdir(i).name));
imgpercategory_count = length(imgfiles) - 2;
disp([i-2 imgpercategory_count]);
image_counter = image_counter + imgpercategory_count;
end
```
此处仅为示例代码的一部分，还需完成整个数据预处理流程，包括划分训练集、验证集和测试集等步骤。
通过以上步骤，用户可以较为轻松地搭建起基于MatConvNet的深度学习环境，并进行基本的模型训练和预测任务。随着对框架的深入了解，用户可以进一步探索更高级的功能和技术。
