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.
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.
net = xception('Weights','imagenet')net = xception.
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
