佩带的Shuffleenet卷积神经网络
Shuffleenet是一种卷积神经网络,从ImageNet数据库中训练超过一百万个图像[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Shuffleenet模型对新图像进行分类。follow使用googlenet对图像进行分类并用Shuffleenet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shuffleenet而不是googlenet。
[1]想象成。http://www.image-net.org.
[2]张,湘宇,新余周,蒙尾林和剑孙。“Shuffleenet:用于移动设备的一个极其高效的卷积神经网络。”ARXIV预印亚克日期:1707.01083v2(2017)。
Dagnetwork.
|深网络设计师|densenet201.
|googlenet.
|InceptionResNetv2.
|分层图
|nasnetlarge.
|nasnetmobile.
|阴谋
|Resnet101.
|resnet50
|挤压
|Trainnetwork.
|vgg16.
|vgg19.