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.
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.
net = xception('Weights','imagenet')net = xception.
lgraph = xception('Weights','none')
Загрузите и установите пакет поддержки Deep Learning Toolbox Model for Xception Network.
Напечатать xception в командной строке.
xception
Если пакет поддержки Deep Learning Toolbox Model for Xception Network не установлен, 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 xception в командной строке. Если установлен необходимый пакет поддержки, то функция возвращает DAGNetwork объект.
xception
ans =
DAGNetwork with properties:
Layers: [171×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [182×2 table]Визуализация сети с помощью Deep Network Designer.
deepNetworkDesigner(xception)
Исследуйте другие предварительно обученные сети в Deep Network Designer, нажав New.
Если необходимо загрузить сеть, нажмите кнопку Install, чтобы открыть Add-On Explorer.
[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