Предварительно обученная сверточная нейронная сеть DenseNet-201
DenseNet-201 является сверточной нейронной сетью, которая обучена больше чем на миллионе изображений от базы данных ImageNet [1]. Сеть является 201 слоем глубоко и может классифицировать изображения в 1 000 категорий объектов, таких как клавиатура, мышь, карандаш и многие животные. В результате сеть изучила богатые представления функции для широкого спектра изображений. Сеть имеет входной размер изображений 224 224. Для большего количества предварительно обученных сетей в MATLAB® смотрите Предварительно обученные Глубокие нейронные сети.
Можно использовать classify, чтобы классифицировать новые изображения с помощью модели DenseNet-201. Выполните шаги, Классифицируют Изображение Используя GoogLeNet и заменяют GoogLeNet на DenseNet-201.
Чтобы переобучить сеть на новой задаче классификации, выполните шаги Нейронной сети для глубокого обучения Train, чтобы Классифицировать Новые Изображения и загрузить DenseNet-201 вместо GoogLeNet.
net = densenet201[1] ImageNet. http://www.image-net.org
[2] Хуан, Гао, Чжуан Лю, Лоренс Ван дер Маатен и Килиан К. Вайнбергер. "Плотно Соединенные Сверточные Сети". В CVPR, издании 1, № 2, p. 3. 2017.
DAGNetwork | alexnet | googlenet | inceptionresnetv2 | inceptionv3 | layerGraph | plot | resnet101 | resnet18 | resnet50 | squeezenet | trainNetwork | vgg16 | vgg19