MobileNet-v2 сверточную нейронную сеть

MobileNet-v2 является сверточной нейронной сетью , глубина которой составляет 53 слоя. Предварительно обученную версию сети можно загрузить более чем на миллион изображений из базы данных ImageNet [1]. Предварительно обученная сеть может классифицировать изображения в 1000 категорий объектов, таких как клавиатура, мышь, карандаш и многие животные. В результате сеть узнала представления богатых функций для широкой области значений изображений. Сеть имеет размер входного сигнала изображения 224 224. Для более предварительно обученных сетей в MATLAB®, см. «Предварительно обученные глубокие нейронные сети».
Вы можете использовать classify классифицировать новые изображения с помощью модели MobileNet-v2. Следуйте шагам классификации изображений с помощью GoogLeNet и замените GoogLeNet на MobileNet-v2.
Чтобы переобучить сеть по новой задаче классификации, следуйте шагам Traind Нейронной Сети для Глубокого Обучения для классификации новых изображений и загрузки MobileNet-v2 вместо GoogLeNet.
возвращает MobileNet-v2 сеть, обученную на наборе данных ImageNet.net = mobilenetv2
Эта функция требует пакета Deep Learning Toolbox™ Model for MobileNet-v2 Network поддержки. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция предоставляет ссылку на загрузку.
возвращает MobileNet-v2 сеть, обученную на наборе данных ImageNet. Этот синтаксис эквивалентен net = mobilenetv2('Weights','imagenet')net = mobilenetv2.
возвращает необученную сетевую архитектуру MobileNet-v2. Необученная модель не требует пакета поддержки. lgraph = mobilenetv2('Weights','none')
[1] ImageNet. http://www.image-net.org
[2] Сэндлер, М., Говард, А., Чжу, М., Жмогинов, А. и Чен, Л.К. «MobileNetV2: перевёрнутые невязки и линейные узкие места». В 2018 году IEEE/CVF Conference on Компьютерное Зрение and Pattern Recognition (стр. 4510-4520). IEEE.
DAGNetwork | Deep Network Designer | densenet201 | googlenet | inceptionresnetv2 | layerGraph | plot | resnet101 | resnet50 | squeezenet | trainNetwork | vgg16 | vgg19