inceptionv3

Сверточная нейронная сеть Inception-v3

Синтаксис

net = inceptionv3

net = inceptionv3('Weights','imagenet')

lgraph = inceptionv3('Weights','none')

Описание

Inception-v3 является сверточной нейронной сетью, которая является 48 слоями глубоко. Можно загрузить предварительно обученную версию сети, обученной больше чем на миллионе изображений от базы данных ImageNet [1]. Предварительно обученная сеть 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 классифицировать новые изображения с помощью модели Inception-v3. Выполните шаги, Классифицируют Изображение Используя GoogLeNet и заменяют GoogLeNet на Inception-v3.

Чтобы переобучить сеть на новой задаче классификации, выполните шаги, Обучают Нейронную сеть для глубокого обучения Классифицировать Новые Изображения и загружать Inception-v3 вместо GoogLeNet.

пример

net = inceptionv3 возвращает сеть Inception-v3, обученную на базе данных ImageNet.

Эта функция требует Модели Deep Learning Toolbox™ для пакета Сетевой поддержки Inception-v3. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция обеспечивает ссылку на загрузку.

net = inceptionv3('Weights','imagenet') возвращает сеть Inception-v3, обученную на базе данных ImageNet. Этот синтаксис эквивалентен net = inceptionv3.

lgraph = inceptionv3('Weights','none') возвращает нетренированную архитектуру сети Inception-v3. Нетренированная модель не требует пакета поддержки.

Примеры

свернуть все

Загрузите пакет поддержки Inception-v3

Загрузите и установите Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки Inception-v3.

Введите inceptionv3 в командной строке.

inceptionv3

Если Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки Inception-v3 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 inceptionv3 в командной строке. Если необходимый пакет поддержки установлен, то функция возвращает DAGNetwork объект.

inceptionv3

ans = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [316×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [350×2 table]

Выходные аргументы

свернуть все

`net` — Предварительно обученная сверточная нейронная сеть Inception-v3
`DAGNetwork` объект

Предварительно обученная сверточная нейронная сеть Inception-v3, возвращенная как DAGNetwork объект.

`lgraph` — Нетренированная архитектура сверточной нейронной сети Inception-v3
`LayerGraph` объект

Нетренированная архитектура сверточной нейронной сети Inception-v3, возвращенная как LayerGraph объект.

Ссылки

[1] ImageNet. http://www.image-net.org

[2] Szegedy, христианин, Винсент Вэнхук, Сергей Иоффе, Джон Шленс и Збигнев Война. "Заново продумав архитектуру начала для компьютерного зрения". В Продолжениях Конференции по IEEE по Компьютерному зрению и Распознаванию образов, стр 2818-2826. 2016.

[3] https://keras.io/applications/#inceptionv3

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = inceptionv3 или путем передачи inceptionv3 функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('inceptionv3')

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода (MATLAB Coder).

Синтаксис inceptionv3('Weights','none') не поддержан для генерации кода.

Генерация кода графического процессора
Сгенерируйте код CUDA® для NVIDIA® графические процессоры с помощью GPU Coder™.

Указания и ограничения по применению:

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = inceptionv3 или путем передачи inceptionv3 функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('inceptionv3').
Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода (GPU Coder).
Синтаксис inceptionv3('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Документация

inceptionv3

Синтаксис

Описание

Примеры

Загрузите пакет поддержки Inception-v3

Выходные аргументы

`net` — Предварительно обученная сверточная нейронная сеть Inception-v3
`DAGNetwork` объект

`lgraph` — Нетренированная архитектура сверточной нейронной сети Inception-v3
`LayerGraph` объект

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Генерация кода графического процессора
Сгенерируйте код CUDA® для NVIDIA® графические процессоры с помощью GPU Coder™.

Смотрите также

Темы

Введенный в R2017b

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка

Документация

inceptionv3

Синтаксис

Описание

Примеры

Загрузите пакет поддержки Inception-v3

Выходные аргументы

net — Предварительно обученная сверточная нейронная сеть Inception-v3 DAGNetwork объект

lgraph — Нетренированная архитектура сверточной нейронной сети Inception-v3 LayerGraph объект

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++ Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Генерация кода графического процессора Сгенерируйте код CUDA® для NVIDIA® графические процессоры с помощью GPU Coder™.

Смотрите также

Темы

Введенный в R2017b

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка

`net` — Предварительно обученная сверточная нейронная сеть Inception-v3
`DAGNetwork` объект

`lgraph` — Нетренированная архитектура сверточной нейронной сети Inception-v3
`LayerGraph` объект

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Генерация кода графического процессора
Сгенерируйте код CUDA® для NVIDIA® графические процессоры с помощью GPU Coder™.