Exponenta Banner

densenet201

Сверточная нейронная сеть Pretrained DenseNet-201

свернуть все на странице

Синтаксис

net = densenet201

Описание

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 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, Обучают Нейронную сеть для глубокого обучения Классифицировать Новые Изображения и загружать DenseNet-201 вместо GoogLeNet.

пример

net = densenet201 возвращает предварительно обученную сверточную нейронную сеть DenseNet-201.

Эта функция требует Модели Deep Learning Toolbox™ для пакета Сетевой поддержки DenseNet-201. 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 DenseNet-201.

Введите densenet201 в командной строке.

densenet201

Если Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки DenseNet-201 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 densenet201 в командной строке. Если необходимый пакет поддержки установлен, то функция возвращает DAGNetwork объект.

densenet201
ans = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [709×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [806×2 table]

Выходные аргументы

свернуть все

Предварительно обученная сверточная нейронная сеть DenseNet-201, возвращенная как DAGNetwork объект.

Ссылки

[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.

Смотрите также

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

Темы

Введенный в R2018a

Документация Deep Learning Toolbox
Поддержка