importCaffeNetwork

Импорт предварительно обученных моделей сверточной нейронной сети из Caffe

Синтаксис

net = importCaffeNetwork(protofile,datafile)

net = importCaffeNetwork(___,Name,Value)

Описание

net = importCaffeNetwork(protofile,datafile) импортирует предварительно обученную сеть из Caffe [1]. Функция возвращает предварительно обученную сеть с архитектурой, заданной .prototxt файловой protofile и с весами сетей, заданными .caffemodel файловой datafile.

Эта функция требует пакета поддержки Deep Learning Toolbox™ Importer для Caffe Models. Если этот пакет поддержки не установлен, функция предоставляет ссылку для загрузки.

Предварительно обученные сети можно загрузить из Caffe Model Zoo [2].

net = importCaffeNetwork(___,Name,Value) возвращает сеть с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value пара аргументов с использованием любого из предыдущих синтаксисов.

Примеры

свернуть все

Скачать пакет поддержки Deep Learning Toolbox Importer для моделей каффе

Этот пример использует:

Загрузите и установите пакет поддержки Deep Learning Toolbox Importer для Модели.

Чтобы загрузить необходимый пакет поддержки, введите importCaffeNetwork в командной строке.

importCaffeNetwork

Если пакет поддержки Deep Learning Toolbox Importer для Caffe Models не установлен, то функция предоставляет ссылку на необходимый пакет поддержки в Add-On Explorer. Чтобы установить пакет поддержки, щелкните ссылку и нажмите кнопку Install.

Импорт сети каффе

Этот пример использует:

Открыть Live Script

Укажите файлы для импорта.

protofile = 'digitsnet.prototxt';
datafile = 'digits_iter_10000.caffemodel';

Импорт сети.

net = importCaffeNetwork(protofile,datafile)

net = 
  SeriesNetwork with properties:

         Layers: [7×1 nnet.cnn.layer.Layer]
     InputNames: {'testdata'}
    OutputNames: {'ClassificationOutput'}

Входные параметры

свернуть все

`protofile` - Имя файла
вектор символов | строковый скаляр

Имя файла .prototxt файл, содержащий сетевую архитектуру, заданную в виде вектора символов или строкового скаляра. protofile должен быть в текущей папке, в папке на MATLAB^® или необходимо указать полный или относительный путь к файлу. Если на .prototxt файл не задает размер входных данных, необходимо задать размер используя 'InputSize' аргумент пары "имя-значение".

Пример: 'digitsnet.prototxt'

`datafile` - Имя файла
вектор символов | строковый скаляр

Имя файла .caffemodel файл, содержащий веса сети, заданные как вектор символов или строковый скаляр. datafile должен находиться в текущей папке, в папке на пути MATLAB, или необходимо указать полный или относительный путь к файлу. Чтобы импортировать слои сети без весов, используйте importCaffeLayers.

Пример: 'digits_iter_10000.caffemodel'

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: importCaffeNetwork(protofile,datafile,'AverageImage',I) импортирует предварительно обученную сеть с помощью среднего изображения I для нормализации с нулевым центром.

`'InputSize'` - Размер входных данных
Вектор-строка

Размер входных данных, заданный как вектор-строка. Задайте вектор из двух или трех целочисленных значений [h,w], или [h,w,c] соответствует высоте, ширине и количеству каналов входных данных. Если на .prototxt файл не задает размер входных данных, затем необходимо задать размер входных данных.

Пример: [28 28 1]

`'AverageImage'` - Среднее изображение
матрица

Среднее изображение для нормализации с нулевым центром, заданное как матрица. Если вы задаете изображение, то необходимо задать изображение того же размера, что и входные данные. Если вы не задаете изображение, программа использует данные, указанные в .prototxt файл, если присутствует. В противном случае функция устанавливает Normalization свойство входного слоя изображений сети для 'none'.

`'Classes'` - Классы выходного слоя
`'auto'` (по умолчанию) | категориальный вектор | строковые массивы | массив ячеек из векторов символов

Классы выходного слоя, заданные как категориальный вектор, строковые массивы, массив ячеек из векторов символов или 'auto'. Если вы задаете строковые массивы или массив ячеек векторов символов str, затем программное обеспечение устанавливает классы выходного слоя равными categorical(str,str). Если Classes является 'auto', затем функция устанавливает классы на categorical(1:N), где N количество классов.

Типы данных: char | categorical | string | cell

Выходные аргументы

свернуть все

`net` - Импортированная предварительно обученная сеть Caffe
`SeriesNetwork` | объекта `DAGNetwork` объект

Импортированная предварительно обученная сеть Caffe, возвращенная как SeriesNetwork объект или DAGNetwork объект. Сети Caffe, которые берут цветные изображения как вход, ожидают, что изображения будут в формате BGR. Во время импорта, importCaffeNetwork изменяет сеть так, чтобы импортированная сеть MATLAB принимала изображения RGB как входные.

Совет

importCaffeNetwork может импортировать сети со следующими типами слоев Caffe с некоторыми ограничениями:

Слой Каффе	Слой пакета Deep Learning Toolbox
`BatchNormLayer`	`batchNormalizationLayer`
`ConcatLayer`	`depthConcatenationLayer`
`ConvolutionLayer`	`convolution2dLayer`
`DeconvolutionLayer`	`transposedConv2dLayer`
`DropoutLayer`	`dropoutLayer`
`EltwiseLayer` (только сумма)	`additionLayer`
`EuclideanLossLayer`	`RegressionOutputLayer`
`InnerProductLayer`	`fullyConnectedLayer`
`InputLayer`	`imageInputLayer`
`LRNLayer` (Нормализация локального ответа)	`crossChannelNormalizationLayer`
`PoolingLayer`	`maxPooling2dLayer` или `averagePooling2dLayer`
`ReLULayer`	`reluLayer` или `leakyReluLayer`
`ScaleLayer`	`batchNormalizationLayer`
`SigmoidLayer`	`nnet.caffe.layer.SigmoidLayer`
`SoftmaxLayer`	`softmaxLayer`
`TanHLayer`	`tanhLayer`

Если сеть содержит любой другой тип слоя, то программное обеспечение возвращает ошибку.

Функция импортирует только слои, которые protofile задает фазу включения TEST. Функция игнорирует любые слои, которые protofile задает фазу включения TRAIN.

Вопросы совместимости

расширить все

`'ClassNames'` опция будет удалена

Не рекомендуемый запуск в R2018b

'ClassNames' будет удалено. Использование 'Classes' вместо этого. Чтобы обновить код, замените все образцы 'ClassNames' с 'Classes'. Существуют некоторые различия между соответствующими свойствами в выходных слоях классификации, которые требуют дополнительных обновлений вашего кода.

The ClassNames свойство выходного слоя классификации является массивом ячеек из векторов символов. The Classes свойство является категориальным массивом. Как использовать значение Classes с функциями, которые требуют входа массива ячеек, преобразуйте классы используя cellstr функция.

Ссылки

[1] Каффе. https://caffe.berkeleyvision.org/.

[2] Caffe Model Zoo. https://caffe.berkeleyvision.org/model_zoo.html.

Расширенные возможности

Генерация кода GPU
Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

Указания и ограничения по применению:

Для генерации кода можно загрузить сеть с помощью синтаксиса net = importCaffeNetwork.

См. также

Темы

Введенный в R2017a

Документация

importCaffeNetwork

Синтаксис

Описание

Примеры

Скачать пакет поддержки Deep Learning Toolbox Importer для моделей каффе

Импорт сети каффе

Входные параметры

`protofile` - Имя файла
вектор символов | строковый скаляр

`datafile` - Имя файла
вектор символов | строковый скаляр

Аргументы в виде пар имя-значение

`'InputSize'` - Размер входных данных
Вектор-строка

`'AverageImage'` - Среднее изображение
матрица

`'Classes'` - Классы выходного слоя
`'auto'` (по умолчанию) | категориальный вектор | строковые массивы | массив ячеек из векторов символов

Выходные аргументы

`net` - Импортированная предварительно обученная сеть Caffe
`SeriesNetwork` | объекта `DAGNetwork` объект

Совет

Вопросы совместимости

`'ClassNames'` опция будет удалена

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода GPU
Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

См. также

Темы

Документация по Deep Learning Toolbox

Поддержка

Документация

importCaffeNetwork

Синтаксис

Описание

Примеры

Скачать пакет поддержки Deep Learning Toolbox Importer для моделей каффе

Импорт сети каффе

Входные параметры

protofile - Имя файла вектор символов | строковый скаляр

datafile - Имя файла вектор символов | строковый скаляр

Аргументы в виде пар имя-значение

'InputSize' - Размер входных данных Вектор-строка

'AverageImage' - Среднее изображение матрица

'Classes' - Классы выходного слоя 'auto' (по умолчанию) | категориальный вектор | строковые массивы | массив ячеек из векторов символов

Выходные аргументы

net - Импортированная предварительно обученная сеть Caffe SeriesNetwork | объекта DAGNetwork объект

Совет

Вопросы совместимости

'ClassNames' опция будет удалена

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода GPU Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

См. также

Темы

Документация по Deep Learning Toolbox

Поддержка

`protofile` - Имя файла
вектор символов | строковый скаляр

`datafile` - Имя файла
вектор символов | строковый скаляр

`'InputSize'` - Размер входных данных
Вектор-строка

`'AverageImage'` - Среднее изображение
матрица

`'Classes'` - Классы выходного слоя
`'auto'` (по умолчанию) | категориальный вектор | строковые массивы | массив ячеек из векторов символов

`net` - Импортированная предварительно обученная сеть Caffe
`SeriesNetwork` | объекта `DAGNetwork` объект

`'ClassNames'` опция будет удалена

Генерация кода GPU
Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™