mobilenetv2

MobileNet-V2卷积神经网络

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句法

净= mobilenetv2
净= mobilenetv2（ '权重'， 'imagenet'）
lgraph = mobilenetv2（ '权重'， '无'）

描述

MobileNet-V2是卷积神经网络，这是深53层。您可以从ImageNet数据库加载培训了超过一万张图片的网络的预训练版本[1]。所述预训练网络可以将影像分为千个对象类别，如键盘，鼠标，笔，和许多动物。其结果是，在网络了解到丰富的功能表示为各种图像。该网络具有的224-通过-224图像输入大小。对于MATLAB更多的预训练的网络®见预训练深层神经网络。

您可以使用分类使用MobileNet-V2模型新的图像进行分类。遵循以下步骤：分类影像使用GoogLeNet与MobileNet-V2更换GoogLeNet。

再培训上一个新的分类任务的网络，请按照下列步骤火车深学习网络分类新形象和负载MobileNet-V2，而不是GoogLeNet。

例

净= mobilenetv2回报MobileNet-V2网络训练有素的ImageNet数据集。

此功能需要深度学习工具箱™模式对于MobileNet-V2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。

净= mobilenetv2（ '权重'，'imagenet'）回报MobileNet-V2网络训练有素的ImageNet数据集。此语法等效于净= mobilenetv2（ '权重'，'imagenet'）。

lgraph= mobilenetv2（ '权重'，'没有'）返回未经训练MobileNet-V2网络架构。未受过训练的模式不要求支持包。万博1manbetx

例子

全部收缩

下载并安装深度学习工具箱型号对于MobileNet-V2网络万博1manbetx支持包。

类型mobilenetv2在命令行。

mobilenetv2

如果深度学习工具箱型号对于MobileNet-V2网络万博1manbetx支持包没有安装，那么函数提供了附加在资源管理器链接到所需的支持包。要安装支持包，点击链接，然后点万博1manbetx击安装。检查安装是否成功通过打字mobilenetv2在命令行。如果安装所需的支持包，则该函数返万博1manbetx回一个DAGNetwork宾语。

mobilenetv2
ANS = DAGNetwork与属性：层：[155×1 nnet.cnn.layer.Layer]连接：[164×2表]

输出参数

全部收缩

预训练MobileNet-V2卷积神经网络，返回为DAGNetwork宾语。

未经训练的MobileNet-V2卷积神经网络结构，返回为LayerGraph宾语。

参考

[1]ImageNet。http://www.image-net.org

[2]·桑德勒，M.，霍华德，A.，朱，M.，Zhmoginov，A。和陈，L.C.“MobileNetV2：倒残差和线性瓶颈。”在2018 IEEE / CVF会议计算机视觉与模式识别（第4510-4520）。IEEE。

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也可以看看

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话题

介绍了在R2019a

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用MATLAB引入深度学习

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