Inception-v3 сверточная нейронная сеть
Inception-v3 - сверточная нейронная сеть глубиной 48 слоев. Предварительно подготовленную версию сети можно загрузить на более чем миллион изображений из базы данных ImageNet [1]. Предварительно обученная сеть может классифицировать изображения на 1000 категорий объектов, таких как клавиатура, мышь, карандаш и многие животные. В результате сеть получила богатые представления элементов для широкого спектра изображений. Сеть имеет размер входного изображения 299 на 299. Дополнительные сведения о предварительно подготовленных сетях в MATLAB ® см. в разделе Предварительно обученные глубокие нейронные сети.
Вы можете использовать classify для классификации новых изображений с использованием модели Inception-v3. Выполните шаги команды «Классифицировать изображение с помощью GoogLeNet» и замените GoogLeNet на Inception-v3.
Чтобы переобучить сеть на новой задаче классификации, следуйте шагам Train Deep Learning Network по классификации новых образов и загрузке Inception-v3 вместо GoogLeNet.
net = inceptionv3
Для этой функции требуется модель Deep Learning Toolbox™ для пакета поддержки Inception-v3 Network. Если этот пакет поддержки не установлен, функция предоставляет ссылку для загрузки.
net = inceptionv3('Weights','imagenet')net = inceptionv3.
lgraph = inceptionv3('Weights','none')
Загрузите и установите модель Deep Learning Toolbox Model для пакета поддержки Inception-v3 Network.
Напечатать inceptionv3 в командной строке.
inceptionv3
Если модель Deep Learning Toolbox Model для пакета поддержки Inception-v3 Network не установлена, функция предоставляет ссылку на требуемый пакет поддержки в обозревателе Add-On Explorer. Чтобы установить пакет поддержки, щелкните ссылку и нажмите кнопку Установить. Убедитесь, что установка выполнена успешно, введя inceptionv3 в командной строке. Если установлен необходимый пакет поддержки, функция возвращает DAGNetwork объект.
inceptionv3
ans =
DAGNetwork with properties:
Layers: [316×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [350×2 table]Визуализация сети с помощью Deep Network Designer.
deepNetworkDesigner(inceptionv3)
Изучите другие предварительно подготовленные сети в Deep Network Designer, нажав кнопку Создать.
Если необходимо загрузить сеть, нажмите кнопку Установить, чтобы открыть обозреватель надстроек.
[1] ImageNet. http://www.image-net.org
[2] Сегеди, Кристиан, Винсент Ванхуке, Сергей Иоффе, Йон Шленс и Збигнев Война. «Переосмысление архитектуры для компьютерного зрения». В материалах Конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 2818-2826. 2016.
DAGNetwork | Конструктор глубоких сетей | densenet201 | googlenet | inceptionresnetv2 | layerGraph | plot | resnet18 | resnet50 | squeezenet | trainNetwork | vgg16 | vgg19