inceptionresnetv2
Pretrained Inception-ResNet-v2卷积神经网络
描述
Inception-ResNet-v2是一个卷积神经网络,训练图像从ImageNet数据库超过一百万[1]。网络是164层深,可以分类图像到1000年对象类别,如键盘,鼠标,铅笔,和许多动物。因此,网络学习丰富广泛的图像特征表示。的网络图像输入大小299 - 299。在MATLAB pretrained网络®,请参阅Pretrained深层神经网络。
您可以使用分类
对新的图像使用Inception-ResNet-v2网络进行分类。遵循的步骤分类图像使用GoogLeNet和替换GoogLeNet Inception-ResNet-v2。
再培训的网络新分类任务,遵循的步骤火车深入学习网络对新图像进行分类和负载Inception-ResNet-v2代替GoogLeNet。
例子
输出参数
引用
[1]ImageNet。http://www.image-net.org
[2]Szegedy,基督徒,谢尔盖•约飞和亚历山大·a·文森特•Vanhoucke Alemi。“Inception-v4 Inception-ResNet,残余的影响关系学习。”InAAAI卷,4 p。12。2017年。
扩展功能
另请参阅
深层网络设计师|vgg16
|vgg19
|googlenet
|resnet18
|resnet50
|resnet101
|inceptionv3
|densenet201
|squeezenet
|trainNetwork
|layerGraph
|DAGNetwork
|importKerasLayers
|importKerasNetwork
介绍了R2017b