主要内容

resnet50

红色神经元旋回ResNet-50

  • ResNet-50架构

Descripcion

ResNet-50 es una red神经元旋回深度角50。Puede cargar una versión preentrenada de la red entrenada en más de un millón de imágenes desde la base de datos[1]de ImageNet。La red preentrenada puede分类imágenes en 1000 categorías de objetos (por ejemplo, teclado, ratón, lápiz y动物)。好结果,红色的他代表着我们características在我们的世界imágenes。El tamaño de la entrada de imagen de la red es de 224 por 224。Para ver más redes preentrenadas en MATLAB®, consulte前突深神经红

喝水可以utilizar分类para classification nuevas imágenes usando el modelo ResNet-50。我爱你,我爱你分类una imagen con GoogLeNety重新安置GoogLeNet por ResNet-50。

在红色的海洋中盘旋clasificación,在指示的道路上Entrenar redes de深度学习para classification nuevas imágenesy cargue ResNet-50 en lugar de GoogLeNet。

Sugerencia

Para crear una red残余sin entrenar que sea adecuada Para realizar tareas de clasificación de imágenes,效用resnetLayers

比如

= resnet50develve una red ResNet-50 entrenada con el conjunto de datos de ImageNet。

Esta función requiere el paquete de soporte深度学习工具箱™模型ResNet-50网络.Si no ha安装el paquete de soporte, la función比例,un enlace de descarga。

= resnet50(“权重”,“imagenet”develve una red ResNet-50 entrenada con el conjunto de datos de ImageNet。Esta sintaxis等于aNet = resnet50

lgraph= resnet50(“权重”,“没有”devuelve la arquitectura de red Resnet-50 sin entrenar。我的心没有需要ningún我的心。

包括

反待办事项

Descargue安装深度学习工具箱模型ResNet-50网络

Escribaresnet50En la línea突击队。

resnet50

深度学习工具箱模型ResNet-50网络没有está安装,la función比例ciona un enlace al paquete de soporte对应en Add-On Explorer。Para instar el paquete de soporte, haga clic en el enlace y después en安装.Para comprobar que la instalación这是正确的认识,escribaresnet50En la línea突击队。Si el paquete soporte requerido está instalado, la función devuelve un objtoDAGNetwork

resnet50
ans = DAGNetwork with properties: Layers: [177×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [192×2 table]

可视化la red con深度网络设计器。

deepNetworkDesigner (resnet50)

深度网络设计器,haga clic en

深度网络设计器开始页显示可用的预训练网络

Si nesita descargar una red, deténgase en la red deseada y haga clic en安装附加组件资源管理器。

salida的论证

反待办事项

红色神经元旋回ResNet-50前旋回,异常异常DAGNetwork

红色神经元旋回ResNet-50在脑内,与物体分离LayerGraph

Referencias

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

[2]何开明,张翔宇,任少卿,孙健。“用于图像识别的深度剩余学习。”在IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第770-778页。2016.

Capacidades ampliadas

历史版本

介绍R2017b