Предварительно обученная сверточная нейронная сеть Xception
Xception является сверточной нейронной сетью, которая обучена больше чем на миллионе изображений от базы данных ImageNet [1]. Сеть является 71 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 299 299. Для большего количества предварительно обученных сетей в MATLAB® смотрите Предварительно обученные Глубокие нейронные сети.
Можно использовать classify, чтобы классифицировать новые изображения с помощью модели Xception. Выполните шаги, Классифицируют Изображение Используя GoogLeNet и заменяют GoogLeNet на Xception.
Чтобы переобучить сеть на новой задаче классификации, выполните шаги Нейронной сети для глубокого обучения Train, чтобы Классифицировать Новые Изображения и загрузить Xception вместо GoogLeNet.
net = xception[1] ImageNet. http://www.image-net.org
[2] Шоле, F., 2017. "Xception: Глубокое обучение для Отделимых Сверток Depthwise". предварительная печать arXiv, pp.1610-02357.
DAGNetwork | alexnet | densenet201 | googlenet | inceptionresnetv2 | layerGraph | plot | resnet101 | resnet50 | squeezenet | trainNetwork | vgg16 | vgg19