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.

Ввод 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/api/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 функция к coder.loadDeepLearningNetwork (MATLAB Coder). Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('inceptionv3')

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

Синтаксис inceptionv3('Weights','none') не поддерживается 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 функция к coder.loadDeepLearningNetwork (GPU Coder). Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('inceptionv3').
Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода (GPU Coder).
Синтаксис inceptionv3('Weights','none') не поддерживается для генерации кода графического процессора.

Темы

Введенный в R2017b

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

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

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™.