Предварительно обученная сверточная нейронная сеть ResNet-50
ResNet-50 является сверточной нейронной сетью, которая обучена больше чем на миллионе изображений от базы данных ImageNet [1]. Сеть является 50 слоями 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 ResNet-50. Выполните шаги, Классифицируют Изображение Используя GoogLeNet и заменяют GoogLeNet на ResNet-50.
Чтобы переобучить сеть на новой задаче классификации, выполните шаги Нейронной сети для глубокого обучения Train, чтобы Классифицировать Новые Изображения и загрузить ResNet-50 вместо GoogLeNet.
net = resnet50[1] ImageNet. http://www.image-net.org
[2] Он, Kaiming, Сянюй Чжан, Шаоцин Жэнь и Цзянь Сунь. "Глубокая невязка, учащаяся для распознавания изображений". В Продолжениях конференции по IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр 770-778. 2016.
DAGNetwork | alexnet | densenet201 | googlenet | inceptionresnetv2 | layerGraph | plot | resnet101 | resnet18 | squeezenet | trainNetwork | vgg16 | vgg19