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resnet50
ResNet-50畳み込みニューラルネットワーク
説明
ResNet-50は,深さが50層の畳み込みニューラルネットワークです。100年万枚を超えるイメージで学習させた事前学習済みのネットワークを,ImageNetデータベース［１］から読み込むことができます。この事前学習済みのネットワークは,イメージを1000個のオブジェクトカテゴリ(キーボード,マウス,鉛筆,多くの動物など)に分類できます。結果として,このネットワークは広範囲のイメージに対する豊富な特徴表現を学習しています。ネットワークのイメージ入力サイズは224 x 224です。MATLAB®の他の事前学習済みのネットワークについては,事前学習済みの深層ニューラルネットワークを参照してください。
分类を使用すると,ResNet-50モデルを使用して新しいイメージを分類できます。GoogLeNetを使用したイメージの分類の手順に従って,GoogLeNetをResNet-50に置き換えます。
新しい分類タスクでネットワークの再学習を行うには,新しいイメージを分類するための深層学習ネットワークの学習の手順に従い,GoogLeNetの代わりにResNet-50を読み込みます。
净= resnet50
この関数には,深度学习工具箱™模型ResNet-50网络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。
净= resnet50(“权重”,“imagenet”）网= resnet50と等価です。
lgraph= resnet50(“权重”,“没有”）
例
ResNet-50サポートパッケージのダウンロード
深度学习工具箱模型ResNet-50网络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。
コマンドラインでresnet50と入力します。
resnet50
深度学习工具箱模型ResNet-50网络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。コマンドラインでresnet50と入力して,インストールが正常に終了していることを確認します。必要なサポートパッケージがインストールされている場合,関数によってDAGNetworkオブジェクトが返されます。
resnet50
ans = DAGNetwork with properties: Layers: [177×1 nnet.cnn.layer.Layer]连接:[192×2 table]
ディープネットワークデザイナーを使用してネットワークを可視化します。
deepNetworkDesigner (resnet50)
ディープネットワークデザイナーで[新規]をクリックし,事前学習済みの他のネットワークを探索します。
ネットワークをダウンロードする必要がある場合は,[インストール]をクリックしてアドオンエクスプローラーを開きます。
出力引数
参照
[1] ImageNet。http://www.image-net.org
何开明，张翔宇，任少青，孙健“图像识别的深度残差学习”。在计算机视觉与模式识别IEEE会议论文集, 770 - 778页。2016.
拡張機能
参考
ディープネットワークデザイナー|vgg16|vgg19|googlenet|trainNetwork|layerGraph|DAGNetwork|情节|resnet18|resnet101|densenet201|inceptionresnetv2|squeezenet
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