darknet19
DarkNet-19卷积神经网络
描述
DarkNet-19是一个19层的卷积神经网络。您可以从ImageNet数据库中加载经过100多万张图像训练的网络的预训练版本[1]．预训练的网络可以将图像分类为1000个对象类别，例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物。因此，该网络已经学习了广泛图像的丰富特征表示。网络的图像输入大小为256 * 256。用于MATLAB中更多的预训练网络®,请参阅预训练的深度神经网络．
你可以使用分类使用DarkNet-19模型对新图像进行分类。遵循以下步骤使用GoogLeNet分类图像用暗网-19取代谷歌网络。
要在新的分类任务上重新训练网络，请遵循训练深度学习网络对新图像进行分类加载DarkNet-19而不是GoogLeNet。
DarkNet-19经常被用作目标检测问题和YOLO工作流的基础[２]．有关如何训练you only look once (YOLO) v2对象检测器的示例，请参见使用YOLO v2深度学习的目标检测．本例使用ResNet-50进行特征提取。您还可以根据应用程序需求使用其他预训练的网络，如DarkNet-19、DarkNet-53、MobileNet-v2或ResNet-18。
网= darknet19
此功能需要深度学习工具箱™模型用于DarkNet-19网络金宝app支持包。如果没有安装此支金宝app持包，则该函数将提供下载链接。
网= darknet19(“权重”,“imagenet”）Net = darknet19．
层= darknet19(“权重”,“没有”）
例子
下载DarkNet-19支持包金宝app
下载并安装深度学习工具箱模型用于DarkNet-19网络金宝app支持包。
类型darknet19在命令行。
darknet19
如果深度学习工具箱模型用于DarkNet-19网络金宝app支持包未安装，则该函数在外接程序资源管理器中提供到所需支持包的链接。要安装支持包，请单击链接，然后金宝app单击安装．通过输入检查安装是否成功darknet19在命令行。如果安装了所需的支持包，则函数返金宝app回SeriesNetwork对象。
darknet19
ans = SeriesNetwork with properties: Layers: [64×1 nnet.cnn.layer.Layer] InputNames: {'input'} OutputNames: {'output'}
使用深度网络设计器可视化网络。
deepNetworkDesigner (darknet19)
通过单击在深度网络设计器中探索其他预训练的网络新．
如果需要下载网络，请在需要下载的网络上暂停，然后单击安装打开附加组件资源管理器。
使用DarkNet-19进行迁移学习
你可以使用迁移学习来重新训练网络来分类一组新的图像。
打开示例训练深度学习网络对新图像进行分类．原始示例使用GoogLeNet预训练网络。要使用不同的网络执行迁移学习，请加载所需的预训练网络并遵循示例中的步骤。
加载DarkNet-19网络而不是GoogLeNet。
Net = darknet19
按照示例中的其余步骤重新训练您的网络。必须用新的层替换网络中的最后一个可学习层和分类层进行训练。该示例向您展示了如何找到要替换的层。
输出参数
参考文献
[1]ImageNet．http://www.image-net.org
雷蒙，约瑟夫。“暗网:c语言的开源神经网络”https://pjreddie.com/darknet。
扩展功能
版本历史
您也可以从以下列表中选择一个网站: