Сверточная нейронная сеть ResNet-18
ResNet-18 является сверточной нейронной сетью, которая является 18 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 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-18. Выполните шаги, Классифицируют Изображение Используя GoogLeNet и заменяют GoogLeNet на ResNet-18.
Чтобы переобучить сеть на новой задаче классификации, выполните шаги, Обучают Нейронную сеть для глубокого обучения Классифицировать Новые Изображения и загружать ResNet-18 вместо GoogLeNet.
Совет
Чтобы создать нетренированную остаточную сеть, подходящую для задач классификации изображений, использовать resnetLayers.
net = resnet18
Эта функция требует Модели Deep Learning Toolbox™ для пакета Сетевой поддержки ResNet-18. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция обеспечивает ссылку на загрузку.
net = resnet18('Weights','imagenet')net = resnet18.
lgraph = resnet18('Weights','none')
Загрузите и установите Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки ResNet-18.
Ввод resnet18 в командной строке.
resnet18
Если Модель Deep Learning Toolbox для пакета Сетевой поддержки ResNet-18 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 resnet18 в командной строке. Если необходимый пакет поддержки установлен, то функция возвращает DAGNetwork объект.
resnet18
ans =
DAGNetwork with properties:
Layers: [72×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [79×2 table]Визуализируйте сеть с помощью Deep Network Designer.
deepNetworkDesigner(resnet18)
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] 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.
Deep Network Designer | resnetLayers | vgg16 | vgg19 | googlenet | trainNetwork | layerGraph | DAGNetwork | resnet50 | resnet101 | inceptionresnetv2 | squeezenet | densenet201