resnet101

Сверточная нейронная сеть ResNet-101

  • ResNet-101 network architecture

Описание

ResNet-101 является сверточной нейронной сетью, которая является 101 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 ResNet-101. Выполните шаги, Классифицируют Изображение Используя GoogLeNet и заменяют GoogLeNet на ResNet-101.

Чтобы переобучить сеть на новой задаче классификации, выполните шаги, Обучают Нейронную сеть для глубокого обучения Классифицировать Новые Изображения и загружать ResNet-101 вместо GoogLeNet.

Совет

Чтобы создать нетренированную остаточную сеть, подходящую для задач классификации изображений, использовать resnetLayers.

пример

net = resnet101 возвращает сеть ResNet-101, обученную на наборе данных ImageNet.

Эта функция требует Модели Deep Learning Toolbox™ для пакета Сетевой поддержки ResNet-101. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция обеспечивает ссылку на загрузку.

net = resnet101('Weights','imagenet') возвращает сеть ResNet-101, обученную на наборе данных ImageNet. Этот синтаксис эквивалентен net = resnet101.

lgraph = resnet101('Weights','none') возвращает нетренированную архитектуру сети ResNet-101. Нетренированная модель не требует пакета поддержки.

Примеры

свернуть все

Загрузите и установите Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки ResNet-101.

Ввод resnet101 в командной строке.

resnet101

Если Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки ResNet-101 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 resnet101 в командной строке. Если необходимый пакет поддержки установлен, то функция возвращает DAGNetwork объект.

resnet101
ans = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [347×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [379×2 table]

Визуализируйте сеть с помощью Deep Network Designer.

deepNetworkDesigner(resnet101)

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 ResNet-101, возвращенная как DAGNetwork объект.

Нетренированная архитектура сверточной нейронной сети ResNet-101, возвращенная как LayerGraph объект.

Ссылки

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

[2] Он, Kaiming, Сянюй Чжан, Шаоцин Жэнь и Цзянь Сунь. "Глубокая невязка, учащаяся для распознавания изображений". В Продолжениях конференции по IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр 770-778. 2016.

Расширенные возможности

Введенный в R2017b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте