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Googlenet

Googlenet卷积神经网络

  • Googlenet网络体系结构

描述

Googlenet是一个卷积神经网络,深度为22层。您可以在Imagenet上加载经过训练的网络的审计版本[1]或Places365[2][3]data sets. The network trained on ImageNet classifies images into 1000 object categories, such as keyboard, mouse, pencil, and many animals. The network trained on Places365 is similar to the network trained on ImageNet, but classifies images into 365 different place categories, such as field, park, runway, and lobby. These networks have learned different feature representations for a wide range of images. The pretrained networks both have an image input size of 224-by-224. For more pretrained networks in MATLAB®, 看Pretrained Deep Neural Networks

要使用Googlenet对新图像进行分类,请使用classify。例如,请参阅Classify Image Using GoogLeNet

您可以重新训练GoogleNet网络,以使用转移学习执行新任务。在执行传输学习时,最常见的方法是使用在ImageNet数据集上预测的网络。如果新任务类似于分类场景,则使用在Placs-365上训练的网络可以提供更高的精度。有关如何在新的分类任务上重新训练googlenet的示例,请参见Train Deep Learning Network to Classify New Images

例子

net= googlenet返回在ImageNet数据集上训练的Googlenet网络。

此功能需要深度学习工具箱™模型对于Googlenet网络万博1manbetx支持包。如果未安装此支持万博1manbetx包,则该功能提供了下载链接。

net= googlenet('Weights',weights返回在ImageNet或Placs365数据集上训练的Googlenet网络。语法Googlenet('Weights','imagenet')(默认)等效于Googlenet

在Imagenet上训练的网络需要深度学习工具箱模型对于Googlenet网络万博1manbetx支持包。在Place365上训练的网络需要深度学习工具箱模型for Places365-GoogLeNet Network万博1manbetx支持包。如果the required support package is not installed, then the function provides a download link.

lgraph= googlenet('Weights','没有任何'returns the untrained GoogLeNet network architecture. The untrained model does not require the support package.

例子

全部收缩

下载并安装深度学习工具箱模型对于Googlenet网络万博1manbetx支持包。

TypeGooglenet在命令行。

Googlenet

如果深度学习工具箱模型对于Googlenet网络support package is not installed, then the function provides a link to the required support package in the Add-On Explorer. To install the support package, click the link, and then click安装。Check that the installation is successful by typingGooglenet在命令行。如果安装了所需的支持软件包,则该万博1manbetx功能返回dagnetwork目的。

Googlenet
ans =带有属性的dagnetwork:层:[144×1 nnet.cnn.layer.layer]连接:[170×2表]

使用深网设计器可视化网络。

DeepNetworkDesigner(Googlenet)

Explore other pretrained networks in Deep Network Designer by clickingNew

深网设计师开始页面显示可用的验证网络

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。

输入参数

全部收缩

网络参数的来源,指定为'imagenet',,,,'Placs365', 或者'没有任何'

  • 如果weightsequals'imagenet',然后该网络对ImageNet数据集进行了训练的权重。

  • 如果weightsequals'Placs365',然后该网络对Placs365数据集进行了训练的权重。

  • 如果weightsequals'没有任何',然后返回未训练的网络体系结构。

Example:'Placs365'

输出参数

全部收缩

Pretrained GoogLeNet convolutional neural network, returned as adagnetwork目的。

未经训练的Googlenet卷积神经网络体系结构,作为一个LayerGraph目的。

References

[1]成像网。http://www.image-net.org

[2] Zhou,Bolei,Aditya Khosla,Agata Lapedriza,Antonio Torralba和Aude Oliva。“地点:用于深度场景理解的图像数据库。”ARXIV预印ARXIV:1610.02055(2016).

[3]地方。http://places2.csail.mit.edu/

[4] Szegedy, Christian, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, and Andrew Rabinovich. "Going deeper with convolutions." InProceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition,,,,pp. 1-9. 2015.

扩展功能

版本历史记录

在R2017b中引入