主要内容

darknet19

DarkNet-19卷积神经网络

  • DarkNet-19网络体系结构

描述

DarkNet-19是一个卷积神经网络,有19层深度。您可以在ImageNet数据库的100多万张图像上加载预先训练过的网络版本[1].经过预先训练的网络可以将图像分为1000个对象类别,如键盘、鼠标、铅笔和许多动物。因此,该网络学习了丰富的特征表示范围广泛的图像。该网络的图像输入尺寸为256 × 256。用于MATLAB中更多的预训练网络®,请参阅预先训练的深度神经网络

您可以使用分类使用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DarkNet-19取代GoogLeNet。

要重新训练网络进行新的分类任务,请遵循以下步骤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经常被用作对象检测问题和YOLO工作流程的基础[2].有关如何训练只看一次(YOLO) v2对象检测器的示例,请参见使用YOLO v2进行对象检测.本例使用ResNet-50进行特征提取。您也可以使用其他预先训练过的网络,如DarkNet-19、DarkNet-53、MobileNet-v2或ResNet-18,这取决于应用程序的需求。

例子

= darknet19返回在ImageNet数据集上训练的DarkNet-19网络。

该功能需要深度学习工具箱™模型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。

= darknet19(“权重”,“imagenet”返回在ImageNet数据集上训练的DarkNet-19网络。该语法等价于网= darknet19

= darknet19(“权重”,“没有”返回未经训练的DarkNet-19网络架构。未经训练的模型不需要支持包。金宝app

例子

全部折叠

下载并安装深度学习工具箱模型DarkNet-19网络金宝app支持包。

类型darknet19在命令行。

darknet19

如果是深度学习工具箱模型DarkNet-19网络金宝app如果没有安装支持包,则该函数将提供到Add-On Explorer中所需的支持包的链接。要安装支持包,请单击链接,然后金宝app单击安装.输入以下命令,检查安装是否成功darknet19在命令行。如果安装了所需的支持包,则该函数金宝app返回aSeriesNetwork对象。

darknet19
ans = SeriesNetwork with properties: Layers: [64×1 net.cnn.layer. layer] InputNames: {'input'} OutputNames: {'output'}

使用深层网络设计器可视化网络。

deepNetworkDesigner (darknet19)

探索其他预先训练的网络在深度网络设计师通过点击

深度网络设计器开始页显示可用的预先训练的网络

如果您需要下载一个网络,请在所需的网络上暂停并单击安装以打开附加组件资源管理器。

您可以使用迁移学习来重新训练网络来对一组新的图像进行分类。

打开示例训练深度学习网络对新图像进行分类.最初的示例使用了GoogLeNet预训练网络。要使用不同的网络进行迁移学习,请加载您想要的预先训练的网络,并遵循示例中的步骤。

加载DarkNet-19网络而不是GoogLeNet。

网= darknet19

按照示例中的其余步骤对您的网络进行重新培训。您必须用新的训练层替换网络中最后的可学习层和分类层。这个示例向您展示了如何查找要替换的层。

输出参数

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预训练的DarkNet-19卷积神经网络,返回为SeriesNetwork对象。

未经训练的DarkNet-19卷积神经网络结构,作为数组中。

参考文献

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

[2] Redmon,约瑟夫。《暗网:c语言的开源神经网络》https://pjreddie.com/darknet。

扩展功能

介绍了R2020a