resnet18

ResNet-18 сверточную нейронную сеть

Описание

ResNet-18 - сверточная нейронная сеть, глубина которой составляет 18 слоев. 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 ResNet-18. Следуйте шагам классификации изображений с помощью GoogLeNet и замените GoogLeNet на ResNet-18.

Чтобы переобучить сеть по новой задаче классификации, следуйте шагам Traind Нейронной Сети для Глубокого Обучения для классификации новых изображений и загрузки ResNet-18 вместо GoogLeNet.

пример

net = resnet18 возвращает ResNet-18 сеть, обученную на наборе данных ImageNet.

Эта функция требует пакета Deep Learning Toolbox™ Model for ResNet-18 Network поддержки. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция предоставляет ссылку на загрузку.

net = resnet18('Weights','imagenet') возвращает ResNet-18 сеть, обученную на наборе данных ImageNet. Этот синтаксис эквивалентен net = resnet18.

lgraph = resnet18('Weights','none') возвращает необученную сетевую архитектуру ResNet-18. Необученная модель не требует пакета поддержки.

Примеры

свернуть все

Загрузите и установите модель Deep Learning Toolbox для ResNet-18 Network поддержки.

Напечатать resnet18 в командной строке.

resnet18

Если модель Deep Learning Toolbox для ResNet-18 Network не установлена, то функция предоставляет ссылку на необходимый пакет поддержки в Add-On Explorer. Чтобы установить пакет поддержки, щелкните ссылку и нажмите кнопку Install. Проверьте успешность установки путем ввода resnet18 в командной строке. Если установлен необходимый пакет поддержки, то функция возвращает DAGNetwork объект.

resnet18
ans = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [72×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [79×2 table]

Визуализация сети с помощью Deep Network Designer.

deepNetworkDesigner(resnet18)

Исследуйте другие предварительно обученные сети в Deep Network Designer, нажав New.

Если необходимо загрузить сеть, нажмите кнопку Install, чтобы открыть Add-On Explorer.

Выходные аргументы

свернуть все

Предварительно обученная ResNet-18 сверточная нейронная сеть, возвращенная как DAGNetwork объект.

Необученная ResNet-18 сверточной нейронной сети архитектура, возвращенная как LayerGraph объект.

Ссылки

[1] ImageNet. http://www.image-net.org

[2] He, Kaiming, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. «Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений». В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию шаблонов, стр. 770-778. 2016.

Расширенные возможности

..
Введенный в R2018a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте