Xception сверточная нейронная сеть
Xception является сверточной нейронной сетью, глубиной в 71 слой. 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 299 299. Для более предварительно обученных сетей в MATLAB®, см. «Предварительно обученные глубокие нейронные сети».
Вы можете использовать classify
классифицировать новые изображения с помощью модели Xception. Следуйте шагам классификации изображений с помощью GoogLeNet и замените GoogLeNet на Xception.
Чтобы переобучить сеть по новой задаче классификации, следуйте шагам Traind Нейронной Сети для Глубокого Обучения для классификации новых изображений и загрузки Xception вместо GoogLeNet.
возвращает сеть Xception, обученную на наборе данных ImageNet.net
= xception
Для выполнения этой функции требуется пакет поддержки Deep Learning Toolbox™ Model for Xception Network. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция предоставляет ссылку на загрузку.
возвращает сеть Xception, обученную на наборе данных ImageNet. Этот синтаксис эквивалентен net
= xception('Weights','imagenet'
)net = xception
.
возвращает необученную сетевую архитектуру Xception. Необученная модель не требует пакета поддержки. lgraph
= xception('Weights','none'
)
[1] ImageNet. http://www.image-net.org
[2] Chollet, F., 2017. «Xception: Глубокое обучение with Depthwise Separable Convolutions». arXiv preprint, pp.1610-02357.
DAGNetwork
| Deep Network Designer | densenet201
| googlenet
| inceptionresnetv2
| layerGraph
| plot
| resnet101
| resnet50
| squeezenet
| trainNetwork
| vgg16
| vgg19