Сверточная нейронная сеть Xception
Xception является сверточной нейронной сетью, которая является 71 слоем 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 Xception. Выполните шаги, Классифицируют Изображение Используя GoogLeNet и заменяют GoogLeNet на Xception.
Чтобы переобучить сеть на новой задаче классификации, выполните шаги, Обучают Нейронную сеть для глубокого обучения Классифицировать Новые Изображения и загружать Xception вместо GoogLeNet.
возвращает сеть Xception, обученную на наборе данных ImageNet.net
= xception
Эта функция требует Модели Deep Learning Toolbox™ для пакета Сетевой поддержки Xception. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция обеспечивает ссылку на загрузку.
возвращает сеть Xception, обученную на наборе данных ImageNet. Этот синтаксис эквивалентен net
= xception('Weights','imagenet'
)net = xception
.
возвращает нетренированную архитектуру сети Xception. Нетренированная модель не требует пакета поддержки. lgraph
= xception('Weights','none'
)
[1] ImageNet. http://www.image-net.org
[2] Шоле, F., 2017. "Xception: Глубокое обучение для Отделимых Сверток Depthwise". предварительная печать arXiv, pp.1610-02357.
DAGNetwork
| densenet201
| googlenet
| inceptionresnetv2
| layerGraph
| plot
| resnet101
| resnet50
| squeezenet
| trainNetwork
| vgg16
| vgg19