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vgg19

VGG-19卷积神经网络

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  • VGG-19网络体系结构

语法

网= vgg19
网= vgg19(“权重”,“imagenet”)
层=vgg19（“权重”，“无”）

描述

VGG-19是一个19层深度的卷积神经网络。您可以从ImageNet数据库加载经过训练的网络的预训练版本，该网络训练的图像超过一百万张［1］．经过预先训练的网络可以将图像分为1000个对象类别，如键盘、鼠标、铅笔和许多动物。因此，该网络学习了丰富的特征表示范围广泛的图像。该网络的图像输入尺寸为224 × 224。用于MATLAB中更多的预训练网络®看见预先训练的深度神经网络．

您可以使用分类使用VGG-19网络对新图像进行分类。按照使用GoogLeNet分类图像用VGG-19替换GoogLeNet。

要在新的分类任务上重新训练网络，请执行的步骤训练深度学习网络对新图像进行分类并加载VGG-19，而不是GoogLeNet。

实例

净=vgg19返回在ImageNet数据集上训练的VGG-19网络。

此函数需要深入学习工具箱™ 模型用于VGG-19网络万博1manbetx支持包。如果未安装此支持包，则该功能将提供下载链接。

净= vgg19(“权重”,“imagenet”)返回在ImageNet数据集上训练的VGG-19网络。此语法相当于网= vgg19．

层= vgg19(“权重”,“没有”)返回未经培训的VGG-19网络体系结构。未经培训的模型不需要支持包。万博1manbetx

例子

全部崩溃

此示例演示如何下载和安装深度学习工具箱模型用于VGG-19网络万博1manbetx支持包。

类型vgg19在命令行。

vgg19

If深度学习工具箱模型用于VGG-19网络万博1manbetx如果没有安装支持包，则该函数将提供到Add-On Explorer中所需的支持包的链接。要安装支持包，请单击链接，然后万博1manbetx单击安装．输入以下命令，检查安装是否成功vgg19在命令行。

vgg19
ans=具有以下属性的系列网络：层：[47×1 nnet.cnn.layer.layer]

使用Deep network Designer可视化网络。

deepNetworkDesigner（vgg19）

探索其他预先训练的网络在深度网络设计师通过点击新．

显示可用预训练网络的Deep Network Designer起始页

如果需要下载网络，请暂停所需网络并单击安装打开加载项资源管理器。

打开生活的脚本

加载一个预先训练的vgg19卷积神经网络并检查层和类。

使用vgg19加载预训练的vgg19网络。输出净是一个系列网络对象。

网= vgg19
net = SeriesNetwork with properties: Layers: [47×1 net.cnn.layer. layer]

使用查看网络体系结构层财产。这个网络有47层。有19个具有可学习权值的层:16个卷积层和3个完全连接层。

网。层
包含图层的图层数组:224 x224x3输入的图像输入图像2”zerocenter“正常化”conv1_1卷积64子集要旋转步[1]和填充[1 1 1 1]3‘relu1_1 ReLU ReLU 4 conv1_2卷积64 3 x3x64旋转步[1]和填充[1 1 1 1]5‘relu1_2 ReLU ReLU 6“pool1”马克斯池2 x2马克斯2[2]和池与进步填充[0 0 0 0]7 conv2_1卷积128 3 x3x64旋转步[1]和填充(1 1 1)8“relu2_1”ReLU ReLU 9 conv2_2卷积128 3 x3x128旋转步[1]和填充[1 1 1 1]10 ' relu2_2 ReLU ReLU 11“pool2”马克斯池2 x2马克斯池步(2 - 2)和填充[0 0 0 0]12 conv3_1卷积2563 x3x128旋转步[1]和填充[1 1 1 1]13的relu3_1 ReLU ReLU 14 conv3_2卷积256 3 x3x256旋转步[1]和填充[1 1 1 1]15 ' relu3_2 ReLU ReLU 16 conv3_3卷积256 3 x3x256旋转步[1]和填充[1 1 1 1]17‘relu3_3 ReLU ReLU 18 x3x256 conv3_4卷积256 3旋转步[1]和填充[1 1 1 1]19 ' relu3_4 ReLU ReLU 20“pool3”马克斯池2 x2马克斯池步(2 - 2)和填充[0 0 0 0]21 conv4_1卷积512 3 x3x256旋转步[1]和填充[1 1 1 1]22的relu4_1 ReLU ReLU 23 conv4_2卷积512 3 x3x512旋转与步幅[1]和填充[11 1 1] 24 'relu4_2' ReLU ReLU 25 'conv4_3' Convolution 512 3x3x512 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 26 'relu4_3' ReLU ReLU 27 'conv4_4' Convolution 512 3x3x512 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 28 'relu4_4' ReLU ReLU 29 'pool4' Max Pooling 2x2 max pooling with stride [2 2] and padding [0 0 0 0] 30 'conv5_1' Convolution 512 3x3x512 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 31 'relu5_1' ReLU ReLU 32 'conv5_2' Convolution 512 3x3x512 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 33 'relu5_2' ReLU ReLU 34 'conv5_3' Convolution 512 3x3x512 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 35 'relu5_3' ReLU ReLU 36 'conv5_4' Convolution 512 3x3x512 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 37 'relu5_4' ReLU ReLU 38 'pool5' Max Pooling 2x2 max pooling with stride [2 2] and padding [0 0 0 0] 39 'fc6' Fully Connected 4096 fully connected layer 40 'relu6' ReLU ReLU 41 'drop6' Dropout 50% dropout 42 'fc7' Fully Connected 4096 fully connected layer 43 'relu7' ReLU ReLU 44 'drop7' Dropout 50% dropout 45 'fc8' Fully Connected 1000 fully connected layer 46 'prob' Softmax softmax 47 'output' Classification Output crossentropyex with 'tench' and 999 other classes

要查看通过网络学习的类名，可以查看班级属性的分类输出层(最后一层)。通过指定前10个元素来查看前10个类。

净层（结束）类（1:10）
ans=10×1分类数组金鱼大白鲨虎鲨锤头电鳐黄貂鱼公鸡鸵鸟

输出参数

全部崩溃

预训练的VGG-19卷积神经网络返回为系列网络对象。

未经训练的vgg19卷积神经网络结构，作为层大堆

参考文献

［1］图像网．http://www.image-net.org

[2] Russakovsky，O.，Deng，J.，Su，H.，等，“ImageNet大规模视觉识别挑战。”国际计算机视觉杂志（IJCV）. 第115卷，2015年第3期，第211-252页

[3] Simonyan、Karen和Andrew Zisserman。“用于大规模图像识别的超深卷积网络”，《arXiv预印本arXiv:1409.1556》（2014）。

[4]用于大规模视觉识别的深度卷积网络http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/

扩展能力

另见

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话题

R2017a中引入

深度学习工具箱文档

万博1manbetx

介绍基于MATLAB的深度学习

介绍基于MATLAB的深度学习

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