Exponenta Banner

vgg16

Сверточная нейронная сеть VGG-16

свернуть все на странице

Синтаксис

net = vgg16
net = vgg16('Weights','imagenet')
layers = vgg16('Weights','none')

Описание

VGG-16 является сверточной нейронной сетью, которая является 16 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 сети VGG-16. Выполните шаги, Классифицируют Изображение Используя GoogLeNet и заменяют GoogLeNet на VGG-16.

Чтобы переобучить сеть на новой задаче классификации, выполните шаги, Обучают Нейронную сеть для глубокого обучения Классифицировать Новые Изображения и загружать VGG-16 вместо GoogLeNet.

пример

net = vgg16 возвращает сеть VGG-16, обученную на наборе данных ImageNet.

Эта функция требует Модели Deep Learning Toolbox™ для пакета Сетевой поддержки VGG-16. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция обеспечивает ссылку на загрузку.

net = vgg16('Weights','imagenet') возвращает сеть VGG-16, обученную на наборе данных ImageNet. Этот синтаксис эквивалентен net = vgg16.

layers = vgg16('Weights','none') возвращает нетренированную архитектуру сети VGG-16. Нетренированная модель не требует пакета поддержки.

Примеры

свернуть все

Загрузите и установите Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки VGG-16.

Введите vgg16 в командной строке.

vgg16

Если Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки VGG-16 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 vgg16 в командной строке.

vgg16
ans = 

  SeriesNetwork with properties:

    Layers: [41×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Скрипт Open Live Script

Загрузите предварительно обученную сверточную нейронную сеть VGG-16 и исследуйте слои и классы.

Используйте vgg16 загружать предварительно обученную сеть VGG-16. Выход net SeriesNetwork объект.

net = vgg16
net = 
  SeriesNetwork with properties:

    Layers: [41×1 nnet.cnn.layer.Layer]

Просмотрите сетевую архитектуру с помощью Layers свойство. Сеть имеет 41 слой. Существует 16 слоев с learnable весами: 13 сверточных слоев и 3 полносвязных слоя.

net.Layers
ans = 
  41x1 Layer array with layers:

     1   'input'     Image Input             224x224x3 images with 'zerocenter' normalization
     2   'conv1_1'   Convolution             64 3x3x3 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
     3   'relu1_1'   ReLU                    ReLU
     4   'conv1_2'   Convolution             64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
     5   'relu1_2'   ReLU                    ReLU
     6   'pool1'     Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     7   'conv2_1'   Convolution             128 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
     8   'relu2_1'   ReLU                    ReLU
     9   'conv2_2'   Convolution             128 3x3x128 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    10   'relu2_2'   ReLU                    ReLU
    11   'pool2'     Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
    12   'conv3_1'   Convolution             256 3x3x128 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    13   'relu3_1'   ReLU                    ReLU
    14   'conv3_2'   Convolution             256 3x3x256 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    15   'relu3_2'   ReLU                    ReLU
    16   'conv3_3'   Convolution             256 3x3x256 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    17   'relu3_3'   ReLU                    ReLU
    18   'pool3'     Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
    19   'conv4_1'   Convolution             512 3x3x256 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    20   'relu4_1'   ReLU                    ReLU
    21   'conv4_2'   Convolution             512 3x3x512 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    22   'relu4_2'   ReLU                    ReLU
    23   'conv4_3'   Convolution             512 3x3x512 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    24   'relu4_3'   ReLU                    ReLU
    25   'pool4'     Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
    26   'conv5_1'   Convolution             512 3x3x512 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    27   'relu5_1'   ReLU                    ReLU
    28   'conv5_2'   Convolution             512 3x3x512 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    29   'relu5_2'   ReLU                    ReLU
    30   'conv5_3'   Convolution             512 3x3x512 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    31   'relu5_3'   ReLU                    ReLU
    32   'pool5'     Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
    33   'fc6'       Fully Connected         4096 fully connected layer
    34   'relu6'     ReLU                    ReLU
    35   'drop6'     Dropout                 50% dropout
    36   'fc7'       Fully Connected         4096 fully connected layer
    37   'relu7'     ReLU                    ReLU
    38   'drop7'     Dropout                 50% dropout
    39   'fc8'       Fully Connected         1000 fully connected layer
    40   'prob'      Softmax                 softmax
    41   'output'    Classification Output   crossentropyex with 'tench' and 999 other classes

Чтобы просмотреть имена классов, изученных сетью, можно просмотреть Classes свойство классификации вывело слой (последний слой). Просмотрите первые 10 классов путем указывания первых 10 элементов.

net.Layers(end).Classes(1:10)
ans = 10×1 categorical array
     tench 
     goldfish 
     great white shark 
     tiger shark 
     hammerhead 
     electric ray 
     stingray 
     cock 
     hen 
     ostrich

Выходные аргументы

свернуть все

Предварительно обученная сверточная нейронная сеть VGG-16, возвращенная как SeriesNetwork объект.

Нетренированная архитектура сверточной нейронной сети VGG-16, возвращенная как Layer массив.

Ссылки

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

[2] Russakovsky, O., Дэн, J., Су, H., и др. “Крупный масштаб ImageNet Визуальная проблема Распознавания”. Международный журнал Компьютерного зрения (IJCV). Vol 115, Выпуск 3, 2015, стр 211–252

[3] Симонян, Карен и Эндрю Зиссермен. "Очень глубоко сверточные сети для крупномасштабного распознавания изображений". arXiv предварительно распечатывают arXiv:1409.1556 (2014).

[4] Очень Глубоко Сверточные Сети для Крупномасштабного Визуального Распознавания http://www.robots.ox.ac.uk / ~ vgg/research/very_deep/

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | | | | | |

Темы

Введенный в R2017a

Документация Deep Learning Toolbox
Поддержка