inceptionv3

Сверточная нейронная сеть Inception-v3

  • Inception-v3 network architecture

Описание

Inception-v3 является сверточной нейронной сетью, которая является 48 слоями 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 299 299. Для большего количества предварительно обученных сетей в MATLAB®, смотрите Предварительно обученные Глубокие нейронные сети.

Можно использовать classify классифицировать новые изображения с помощью модели Inception-v3. Выполните шаги, Классифицируют Изображение Используя GoogLeNet и заменяют GoogLeNet на Inception-v3.

Чтобы переобучить сеть на новой задаче классификации, выполните шаги, Обучают Нейронную сеть для глубокого обучения Классифицировать Новые Изображения и загружать Inception-v3 вместо GoogLeNet.

пример

net = inceptionv3 возвращает сеть Inception-v3, обученную на базе данных ImageNet.

Эта функция требует Модели Deep Learning Toolbox™ для пакета Сетевой поддержки Inception-v3. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция обеспечивает ссылку на загрузку.

net = inceptionv3('Weights','imagenet') возвращает сеть Inception-v3, обученную на базе данных ImageNet. Этот синтаксис эквивалентен net = inceptionv3.

lgraph = inceptionv3('Weights','none') возвращает нетренированную архитектуру сети Inception-v3. Нетренированная модель не требует пакета поддержки.

Примеры

свернуть все

Загрузите и установите Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки Inception-v3.

Ввод inceptionv3 в командной строке.

inceptionv3

Если Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки Inception-v3 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 inceptionv3 в командной строке. Если необходимый пакет поддержки установлен, то функция возвращает DAGNetwork объект.

inceptionv3
ans = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [316×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [350×2 table]

Визуализируйте сеть с помощью Deep Network Designer.

deepNetworkDesigner(inceptionv3)

Исследуйте другие предварительно обученные сети в Deep Network Designer путем нажатия на New.

Deep Network Designer start page showing available pretrained networks

Если необходимо загрузить сеть, сделать паузу в желаемой сети и нажать Install, чтобы открыть Add-On Explorer.

Выходные аргументы

свернуть все

Предварительно обученная сверточная нейронная сеть Inception-v3, возвращенная как DAGNetwork объект.

Нетренированная архитектура сверточной нейронной сети Inception-v3, возвращенная как LayerGraph объект.

Ссылки

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

[2] Szegedy, христианин, Винсент Вэнхук, Сергей Иоффе, Джон Шленс и Збигнев Война. "Заново продумав архитектуру начала для компьютерного зрения". В Продолжениях Конференции по IEEE по Компьютерному зрению и Распознаванию образов, стр 2818-2826. 2016.

Расширенные возможности

Введенный в R2017b