resnet50

Сверточная нейронная сеть ResNet-50

Синтаксис

net = resnet50

net = resnet50('Weights','imagenet')

lgraph = resnet50('Weights','none')

Описание

ResNet-50 является сверточной нейронной сетью, которая является 50 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 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 ResNet-50. Выполните шаги, Классифицируют Изображение Используя GoogLeNet и заменяют GoogLeNet на ResNet-50.

Чтобы переобучить сеть на новой задаче классификации, выполните шаги, Обучают Нейронную сеть для глубокого обучения Классифицировать Новые Изображения и загружать ResNet-50 вместо GoogLeNet.

пример

net = resnet50 возвращает сеть ResNet-50, обученную на наборе данных ImageNet.

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.

net = resnet50('Weights','imagenet') возвращает сеть ResNet-50, обученную на наборе данных ImageNet. Этот синтаксис эквивалентен net = resnet50.

lgraph = resnet50('Weights','none') возвращает нетренированную архитектуру сети ResNet-50. Нетренированная модель не требует пакета поддержки.

Примеры

свернуть все

Загрузите пакет поддержки ResNet-50

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 DAGNetwork объект.

resnet50

ans = 

  DAGNetwork with properties:

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

Выходные аргументы

свернуть все

`net` — Сверточная нейронная сеть Pretrained ResNet-50
`DAGNetwork` объект

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

`lgraph` — Нетренированная архитектура сверточной нейронной сети ResNet-50
`LayerGraph` объект

Нетренированная архитектура сверточной нейронной сети ResNet-50, возвращенная как LayerGraph объект.

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.

[3] https://keras.io/applications/#resnet50

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 = resnet50 или путем передачи resnet50 функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('resnet50')

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

Синтаксис resnet50('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 = resnet50 или путем передачи resnet50 функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('resnet50')
Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода (GPU Coder).
Синтаксис resnet50('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Документация

resnet50

Синтаксис

Описание

Примеры

Загрузите пакет поддержки ResNet-50

Выходные аргументы

`net` — Сверточная нейронная сеть Pretrained ResNet-50
`DAGNetwork` объект

`lgraph` — Нетренированная архитектура сверточной нейронной сети ResNet-50
`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

resnet50

Синтаксис

Описание

Примеры

Загрузите пакет поддержки ResNet-50

Выходные аргументы

net — Сверточная нейронная сеть Pretrained ResNet-50 DAGNetwork объект

lgraph — Нетренированная архитектура сверточной нейронной сети ResNet-50 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` — Сверточная нейронная сеть Pretrained ResNet-50
`DAGNetwork` объект

`lgraph` — Нетренированная архитектура сверточной нейронной сети ResNet-50
`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™.