佩带的NASNET-Mobile卷积神经网络
NASNET-MOBILE是一个卷积神经网络,从ImageNet数据库中培训了超过一百万图像[1]。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。因此,该网络已经学习了丰富的图像的丰富特征表示。该网络具有224×224的图像输入大小。对于Matlab中的更多预用网络®, 看普里德深度神经网络。
您可以使用分类
使用NASNet-Mobile Model来分类新图像。follow使用googlenet对图像进行分类并用nasnet-mobile替换googlenet。
要在新的分类任务上重新培训网络,请按照步骤操作培训深度学习网络以分类新图像并加载nasnet-mobile而不是googlenet。
[1]想象成。http://www.image-net.org.
[2] Zoph,Barret,Vijay Vasudevan,Jonathon Shlens和Quoc V.Le。“学习可转换架构以获得可扩展的图像识别。”ARXIV预印迹ARXIV:1707.070122,不。6(2017)。
Dagnetwork.
|深网络设计师|densenet201.
|googlenet.
|InceptionResnetv2.
|分层图
|nasnetlarge.
|阴谋
|Resnet101.
|resnet50.
|Shuffleenet.
|挤压
|Trainnetwork.
|vgg16.
|vgg19.