主要内容

densenet201

红色神经元旋回DenseNet-201

  • DenseNet-201网络架构

Descripcion

densenet - 201es una red neuron convolucional con 201 capas de deep - dad。Puede cargar una versión preentrenada de la red entrenada en más de un millón de imágenes desde la base de datos[1]de ImageNet。La red preentrenada puede分类imágenes en 1000 categorías de objetos (por ejemplo, teclado, ratón, lápiz y动物)。好结果,红色的,我们的国家características对我们的国家imágenes。El tamaño de la entrada de imagen de la red es de 224 por 224。Para ver más redes preentrenadas en MATLAB®, consulte前突深神经红

喝水可以utilizar分类para category nuevas imágenes mediante el modelo DenseNet-201。我爱你,我爱你分类una imagen con GoogLeNet我们用DenseNet-201替换GoogLeNet。

在新土地上的红色之路clasificación,在指示的道路上Entrenar redes de深度学习para classification nuevas imágenesy cargue DenseNet-201 en lugar de GoogLeNet。

比如

= densenet201DenseNet-201 entrenada con el conjunto de datos de ImageNet。

Esta función DenseNet-201网络深度学习工具箱™模型。Si no ha安装el paquete de soporte, la función比例,un enlace de descarga。

= densenet201(“权重”,“imagenet”DenseNet-201 entrenada con el conjunto de datos de ImageNet。Esta sintaxis等于aNet = densenet201

lgraph= densenet201(“权重”,“没有”devuelve la arquitectura de red DenseNet-201 sin entrrenar。我的心没有需要ningún我的心。

包括

反待办事项

Descargue安装深度学习工具箱模型DenseNet-201网络

Escribadensenet201En la línea突击队。

densenet201

深度学习工具箱模型DenseNet-201网络没有está安装,la función比例ciona un enlace al paquete de soporte对应en Add-On Explorer。Para instar el paquete de soporte, haga clic en el enlace y después en安装.Para comprobar que la instalación这是正确的认识,escribadensenet201En la línea突击队。Si el paquete soporte requerido está instalado, la función devuelve un objtoDAGNetwork

densenet201
ans = DAGNetwork with properties: Layers: [709×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [806×2 table]

可视化la red con深度网络设计器。

deepNetworkDesigner (densenet201)

深度网络设计器,haga clic en

深度网络设计器开始页显示可用的预训练网络

Si nesita descargar una red, deténgase en la red deseada y haga clic en安装附加组件资源管理器。

salida的论证

反待办事项

红色神经元旋回DenseNet-201前突,异常异常DAGNetwork

红色神经元旋回结构DenseNet-201在脑内,与物体接触LayerGraph

Referencias

[1]ImageNet.http://www.image-net.org

[2]黄,高,刘庄,劳伦斯·范德马腾,基廉·q·温伯格。密集连接的卷积网络。在CVPR,第1卷,no。2, p. 3。2017.

Capacidades ampliadas

历史版本

介绍en R2018a