主要内容

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importCaffeNetwork

事前学習済み畳み込みニューラルネットワークモデルを咖啡からインポート

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構文

网= importCaffeNetwork (protofile丢失)
网= importCaffeNetwork (＿＿＿，名称，价值）

説明

例

网= ImportCaffenetwork（protofile，数据文件）は,咖啡[1]から事前学習済みのネットワークをインポートします。この関数は,.prototxtファイルprotofileによって指定されているアーキテクチャと,.caffemodelファイル数据文件によって指定されているネットワークの重みを持つ事前学習済みのネットワークを返します。

この関数には,深度学习工具箱™进口国咖啡模型サポートパッケージが必要です。このサポートパッケージがインストールされていない場合,関数によってダウンロード用リンクが表示されます。

咖啡模型动物园［2］から事前学習済みのネットワークをダウンロードできます。

网= ImportCaffenetwork（＿＿＿，名称,值）は,前の構文のいずれかを使用し,1つ以上のペアの引数名称,值によって追加オプションが指定されたネットワークを返します。

例

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この例では次を使用します:

深度学习工具箱进口商咖啡模型サポートパッケージをダウンロードしてインストールします。

必要なサポートパッケージをダウンロードするには,コマンドラインにimportCaffeNetworkと入力します。

importCaffeNetwork

深度学习工具箱进口商咖啡模型サポートパッケージがインストールされていない場合,関数によってアドオンエクスプローラーに必要なサポートパッケージへのリンクが表示されます。サポートパッケージをインストールするには,リンクをクリックして,[インストール]をクリックします。

この例では次を使用します:

ライブスクリプトを開く

インポートするファイルを指定します。

protofile =“digitsnet.prototxt”；datafile ='digits_iter_10000.caffemodel'；

ネットワークをインポートします。

网= importCaffeNetwork (protofile丢失)
[7×1 nnet.cn .layer. layer] InputNames: {'testdata'} OutputNames: {' classiationoutput '}

入力引数

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ネットワークアーキテクチャが含まれる.prototxtファイルの名称。文件ベクトルまたは字符串スカラーとして指定します.matlab®パス上のフォルダー内の現在のフォルダーにprotofileが含まれていなければならず,そうでなければこのファイルの絶対パスまたは相対パスを含めなければなりません。.prototxtファイルによって入力データのサイズが指定されていない場合,名前と値のペアの引数'输入'を使用してサイズを指定しなければなりません。

例:“digitsnet.prototxt”

ネットワークの重みが含まれる.caffemodelファイルの名称。文件ベクトルまたは字符串スカラーとして指定します.matlabパス上のフォルダー内の現在のフォルダーに数据文件が含まれていなければならず,そうでなければこのファイルの絶対パスまたは相対パスを含めなければなりません。重みのないネットワーク層をインポートするには,importCaffeLayersを使用します。

例:'digits_iter_10000.caffemodel'

名前と値のペアの引数

オプションの数名称,值のコンマ区切りペアを指定します。的名字は引数名で,价值は対応する値です。的名字は引用符で囲まなければなりません。name1，value1，...，namen，valuenののに，复数の名前とのペアののを，任意の顺番で指定でき。

例:importCaffeNetwork (protofile丢失,‘AverageImage’,我)は,ゼロ中心正規化用の平均イメージ我を使用して,事前学習済みのネットワークをインポートします。

入力データの。行ベクトルとして指定し。入力データの高，幅，およびチャネル数号対応する2个または3个の整値のベクトル(h, w)または[h，w，c]を指定します。.prototxtファイルで入力データのサイズが指定されていない場合,入力サイズを指定しなければなりません。

例:[28 28 1]

ゼロ中心正規化用の平均イメージ。行列として指定します。イメージを指定する場合,入力データと同じサイズのイメージを指定しなければなりません。イメージを指定しない場合,.prototxtファイル(存在する場合)に指定されているデータが使用されます。そうでない場合,この関数はネットワークのイメージ入力層の归一化プロパティを“没有”に設定します。

出力層のクラス。直言ベクトル,弦配列,文字ベクトルの细胞配列,または“汽车”として指定します。字符串配列または文字ベクトルの cell 配列strを指定すると,出力層のクラスが分类(str, str)に設定されます。类が“汽车”のの合，クラスは分类（1：n）にに设定されここここ，Nはクラスの数です。

データ型：char|分类|字符串|细胞

出力引数

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インポートされた事前习习済みのcaffeネットワーク。SeriesNetworkオブジェクトまたはDAGNetworkオブジェクトとして返されます。カラーイメージを入力として取る咖啡ネットワークは,イメージがBGR形式であることを想定しています。importCaffeNetworkは,インポート時に,インポートされたMATLABネットワークがRGBイメージを入力とするようにネットワークを変更します。

ヒント

互换性の考虑事项

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R2018b以降は非推奨

参照

[2]咖啡模型动物园。https://caffe.berkeleyvision.org/model_zoo.html．

拡张机械

参考

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トピック

R2017aで導入

深度学习工具箱ドキュメンテーション

サポート

MATLABで始めるディープラーニング

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