Сверточная нейронная сеть Pretrained Inception-ResNet-v2
Inception-ResNet-v2 является сверточной нейронной сетью, которая обучена больше чем на миллионе изображений от базы данных ImageNet [1]. Сеть является 164 слоями глубоко и 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 299 299. Для большего количества предварительно обученных сетей в MATLAB®, смотрите Предварительно обученные Глубокие нейронные сети.
Можно использовать classify классифицировать новые изображения с помощью сети Inception-ResNet-v2. Выполните шаги, Классифицируют Изображение Используя GoogLeNet и заменяют GoogLeNet на Inception-ResNet-v2.
Чтобы переобучить сеть на новой задаче классификации, выполните шаги, Обучают Нейронную сеть для глубокого обучения Классифицировать Новые Изображения и загружать Inception-ResNet-v2 вместо GoogLeNet.
Загрузите и установите Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки Inception-ResNet-v2.
Ввод inceptionresnetv2 в командной строке.
inceptionresnetv2
Если Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки Inception-ResNet-v2 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 inceptionresnetv2 в командной строке. Если необходимый пакет поддержки установлен, то функция возвращает DAGNetwork объект.
net = inceptionresnetv2
net =
DAGNetwork with properties:
Layers: [825×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [922×2 table]Визуализируйте сеть с помощью Deep Network Designer.
deepNetworkDesigner(inceptionresnetv2)
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.
[1] ImageNet. http://www.image-net.org
[2] Szegedy, христианин, Сергей Иоффе, Винсент Вэнхук и Александр А. Алеми. "Начало-v4, Начало-ResNet и Удар Остаточных Связей на Изучении". В AAAI, издании 4, p. 12. 2017.
Deep Network Designer | vgg16 | vgg19 | googlenet | resnet18 | resnet50 | resnet101 | inceptionv3 | densenet201 | squeezenet | trainNetwork | layerGraph | DAGNetwork | importKerasLayers | importKerasNetwork