Exponenta Banner

resnet50

Предварительно обученная сверточная нейронная сеть ResNet-50

свернуть все на странице

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.

Синтаксис

net = resnet50

Описание

пример

net = resnet50 возвращает предварительно обученную сеть ResNet-50.

Эта функция требует Модели Deep Learning Toolbox™ для пакета Сетевой поддержки ResNet-50. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция обеспечивает ссылку на загрузку.

Примеры

свернуть все

Загрузите и установите Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки ResNet-50.

Введите resnet50 в командной строке.

resnet50

Если Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки ResNet-50 не установлена, то функция обеспечивает ссылку на необходимый пакет поддержки в Add-On Explorer. Чтобы установить пакет поддержки, щелкните по ссылке, и затем нажмите Install. Проверяйте, что установка успешна путем ввода resnet50 в командной строке. Если необходимый пакет поддержки установлен, то функция возвращает объект DAGNetwork.

resnet50
ans = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [177×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [192×2 table]

Выходные аргументы

свернуть все

Предварительно обученная сверточная нейронная сеть ResNet-50, возвращенная как объект DAGNetwork.

Ссылки

[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.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | | | | | | | | | |

Темы

Введенный в R2017b

Документация Deep Learning Toolbox
Поддержка