densenet201
Сверточная нейронная сеть DenseNet-201
Синтаксис
Описание
DenseNet-201 является сверточной нейронной сетью, которая является 201 слоем глубоко. Можно загрузить предварительно обученную версию сети, обученной больше чем на миллионе изображений от базы данных ImageNet [1]. Предварительно обученная сеть может классифицировать изображения в 1 000 категорий объектов, таких как клавиатура, мышь, карандаш и многие животные. В результате сеть изучила богатые представления функции для широкого спектра изображений. Сеть имеет входной размер изображений 224 224. Для большего количества предварительно обученных сетей в MATLAB®, смотрите Предварительно обученные Глубокие нейронные сети.
Можно использовать classify классифицировать новые изображения с помощью модели DenseNet-201. Выполните шаги, Классифицируют Изображение Используя GoogLeNet и заменяют GoogLeNet на DenseNet-201.
Чтобы переобучить сеть на новой задаче классификации, выполните шаги, Обучают Нейронную сеть для глубокого обучения Классифицировать Новые Изображения и загружать DenseNet-201 вместо GoogLeNet.
net = densenet201
Эта функция требует Модели Deep Learning Toolbox™ для пакета Сетевой поддержки DenseNet-201. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция обеспечивает ссылку на загрузку.
net = densenet201('Weights','imagenet')net = densenet201.
lgraph = densenet201('Weights','none')
Примеры
Загрузите пакет поддержки DenseNet-201
Загрузите и установите Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки DenseNet-201.
Ввод densenet201 в командной строке.
densenet201
Если Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки DenseNet-201 не установлена, то функция обеспечивает ссылку на необходимый пакет поддержки в Add-On Explorer. Чтобы установить пакет поддержки, щелкните по ссылке, и затем нажмите Install. Проверяйте, что установка успешна путем ввода densenet201 в командной строке. Если необходимый пакет поддержки установлен, то функция возвращает DAGNetwork объект.
densenet201
ans =
DAGNetwork with properties:
Layers: [709×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [806×2 table]Визуализируйте сеть с помощью Deep Network Designer.
deepNetworkDesigner(densenet201)
Исследуйте другие предварительно обученные сети в Deep Network Designer путем нажатия на New.
Если необходимо загрузить сеть, сделать паузу в желаемой сети и нажать Install, чтобы открыть Add-On Explorer.
Выходные аргументы
Ссылки
[1] ImageNet. http://www.image-net.org
[2] Хуан, Гао, Чжуан Лю, Лоренс Ван дер Маатен и Килиан К. Вайнбергер. "Плотно Соединенные Сверточные Сети". В CVPR, издании 1, № 2, p. 3. 2017.
Расширенные возможности
Смотрите также
Deep Network Designer | vgg16 | vgg19 | resnet18 | resnet50 | resnet101 | googlenet | inceptionv3 | inceptionresnetv2 | squeezenet | trainNetwork | layerGraph | DAGNetwork