主要内容

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efficientnetb0

EfficientNet-b0畳み込みニューラルネットワーク

説明

EfficientNet-b0は,ImageNetデータベース[1]100年の万枚を超えるイメージで学習を行った畳み込みニューラルネットワークです。このネットワークは,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,EfficientNet-b0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したがって,GoogLeNetをEfficientNet-b0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EfficientNet-b0を読み込みます。

= efficientnetb0は,ImageNetデータセットで学習させたEfficientNet-b0モデルネットワークを返します。

この関数には,深度学习工具箱™模型EfficientNet-b0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。

= efficientnetb0(“权重”,“imagenet”)は,ImageNetデータセットで学習させたEfficientNet-b0モデルネットワークを返します。この構文は,网= efficientnetb0と等価です。

lgraph= efficientnetb0(“权重”,“没有”)は,未学習のEfficientNet-b0モデルネットワークアーキテクチャを返します。未学習のモデルは,サポートパッケージを必要としません。

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深度学习工具箱模型EfficientNet-b0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efficientnetb0と入力します。

efficientnetb0

深度学习工具箱模型EfficientNet-b0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efficientnetb0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。

efficientnetb0
ans = DAGNetwork with properties: Layers: [290×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [363×2 table] InputNames: {'ImageInput'} OutputNames: {'classification'}

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 (efficientnetb0)

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

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事前学習済みのEfficientNet-b0畳み込みニューラルネットワーク。DAGNetworkオブジェクトとして返されます。

未学習のEfficientNet-b0畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャ。LayerGraphオブジェクトとして返されます。

参照

[1] ImageNet。http://www.image-net.org

[2]谭明星,“高效网络:卷积神经网络模型缩放的再思考”ArXiv预印本ArXiv: 1905.1194,2019年。

拡張機能

R2020bで導入