Darknet19
DarkNet-19卷积神经网络
描述
Darknet-19是一个卷积神经网络，深度为19层。您可以从ImageNet数据库中加载经过超过一百万张图像训练的网络版本[1]。预处理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。结果，该网络已经为广泛的图像学习了丰富的功能表示。该网络的图像输入大小为256 by-256。在MATLAB中进行更多预处理的网络®， 看预处理的深神经网络。
您可以使用分类使用DarkNet-19模型对新图像进行分类。遵循步骤使用Googlenet对图像进行分类并用Darknet-19代替Googlenet。
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以对新图像进行分类并加载Darknet-19而不是Googlenet。
DarkNet-19通常用作对象检测问题和YOLO工作流程的基础[2]。有关如何训练您只看一次（YOLO）V2对象检测器的示例，请参见使用Yolo V2深学习的对象检测。此示例使用Resnet-50进行特征提取。您还可以根据应用要求，使用其他验证的网络，例如DarkNet-19，DarkNet-53，Mobilenet-V2或Resnet-18，具体取决于应用要求。
网= darknet19
此功能需要深度学习工具箱™模型对于DarkNet-19网络金宝app支持包。如果未安装此支持金宝app包，则该功能提供了下载链接。
网= darknet19（'striges'，“ Imagenet”）net = darknet19。
层= darknet19（'striges'，'没有任何'）
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对于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对于DarkNet-19网络金宝app未安装支持软件包，然后该功能提供了指向附加探索器中所需的支持软件包的链接。要安装支持包，请单击链接，然后金宝app单击安装。通过键入检查安装成功Darknet19在命令行。如果安装了所需的支持软件包，则该金宝app功能返回系列网络目的。
Darknet19
ans =带有属性的系列网络：层：[64×1 nnet.cnn.layer.layer] inputNames：{'input'} outputnames：{'oppote'}
使用深网设计器可视化网络。
DeepNetworkDesigner（Darknet19）
通过单击深度网络设计师中的其他预验证的网络新的。
如果您需要下载网络，请在所需的网络上暂停，然后单击安装打开附加探索器。
Darknet-19的转移学习
您可以使用传输学习来重新培训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以对新图像进行分类。原始示例使用了Googlenet预验证的网络。要使用不同的网络执行转移学习，请加载您所需的预处理网络，并按照示例中的步骤操作。
加载Darknet-19网络而不是GoogLenet。
net = darknet19
请按照示例中的其余步骤进行重新训练。您必须使用新的培训层替换网络中的最后可学习层和分类层。该示例显示了如何查找要替换的层。
输出参数
参考
[1]成像网。http://www.image-net.org
[2]雷德蒙，约瑟夫。“ Darknet：C。开源神经网络。”https://pjreddie.com/darknet。
扩展功能
也可以看看
深网设计师|VGG16|VGG19|darknet53|Googlenet|火车网|系列网络|LayerGraph|RESNET50|RESNET101|InceptionResnetv2|挤压|Densenet201|Nasnetmobile|Nasnetlarge
