主要内容

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importCaffeNetwork

事前学習済み畳み込みニュラルネットワクモデルをCaffeからンポト

ペ，ジ内をすべて折りたたむ

構文

net = importCaffeNetwork(原型文件，数据文件)
net = importCaffeNetwork(___、名称、值)

説明

例

网= importCaffeNetwork (protofile，数据文件）は，Caffe[1]から事前学習済みのネットワクをンポトします。この関数は，.prototxtファereplicationルprotofileによって指定されているア，キテクチャと，.caffemodelファereplicationル数据文件によって指定されているネットワクの重みを持事前学習済みのネットワクを返します。

この関数には，深度学习工具箱™进口商咖啡模特サポ，トパッケ，ジが必要です。このサポートパッケージがインストールされていない場合,関数によってダウンロード用リンクが表示されます。

Caffe动物园模型[２]から事前学習済みのネットワ，クをダウンロ，ドできます。

网= importCaffeNetwork (___，名称,值）は，前の構文のいずれかを使用し，1以上のペアの引数名称,值によって追加オプションが指定されたネットワ，クを返します。

例

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この例では次を使用します:

深度学习工具箱导入器咖啡模特サポトパッケジをダウンロドしてンストルします。

必要なサポトパッケジをダウンロドするには，コマンドランにimportCaffeNetworkと入力します。

importCaffeNetwork

深度学习工具箱导入器咖啡模特サポートパッケージがインストールされていない場合,関数によってアドオンエクスプローラーに必要なサポートパッケージへのリンクが表示されます。サポトパッケジをンストルするには，リンクをクリックして，[huawei @ huawei @ huawei @ huawei @ huawei @ huawei]をクリックします。

この例では次を使用します:

ラ@ @ブスクリプトを開く

@ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @。

protofile =“digitsnet.prototxt”；外部=“digits_iter_10000.caffemodel”；

ネットワクをンポトします。

net = importCaffeNetwork(原型文件，数据文件)
net = SeriesNetwork with properties: Layers: [7×1 nnet.cnn.layer.Layer] InputNames: {'testdata'} OutputNames: {'ClassificationOutput'}

入力引数

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ネットワ，クア，キテクチャが含まれる.prototxtファ@ @ルの名前。文字ベクトルまたは字符串スカラとして指定します。MATLAB®パス上のフォルダ，内の現在のフォルダ，にprotofileが含まれていなければならず,そうでなければこのファイルの絶対パスまたは相対パスを含めなければなりません。.prototxtファ▪▪ルによって入力デ▪タのサ▪▪ズが指定されていない場合，名前と値のペアの引数“InputSize”を使用してサ@ @ズを指定しなければなりません。

例:“digitsnet.prototxt”

ネットワ，クの重みが含まれる.caffemodelファ@ @ルの名前。文字ベクトルまたは字符串スカラとして指定します。MATLABパス上のフォルダ，内の現在のフォルダ，に数据文件が含まれていなければならず,そうでなければこのファイルの絶対パスまたは相対パスを含めなければなりません。重みのないネットワク層をンポトするには，importCaffeLayersを使用します。

例:“digits_iter_10000.caffemodel”

名前と値のペアの引数

オプションの引数名称,值のコンマ区切りペアを指定します。的名字は引数名で，价值は対応する値です。的名字は引用符で囲まなければなりません。Name1, Value1,…,的家のように，複数の名前と値のペアの引数を，任意の順番で指定できます。

例:importCaffeNetwork (protofile丢失,‘AverageImage’,我)は，ゼロ中心正規化用の平均我を使用して、事前学習済みのネットワ、クを、ンポ、トします。

入力デタのサズ。行ベクトルとして指定します。入力デ，タの高さ，幅，およびチャネル数に対応する2個または3個の整数値のベクトル(h, w)または[w h, c]を指定します。.prototxtファ▪▪ルで入力デ▪▪タのサ▪▪ズが指定されていない場合，入力サ▪▪ズを指定しなければなりません。

例:[28 28 1]

ゼロ中心正規化用の平均▪▪メ▪▪ジ。行列として指定します。。メ，ジを指定しない場合，.prototxtファル(存在する場合)。そうでない場合、この関数はネットワ、クの、メ、ジ入力層の归一化プロパティを“没有”に設定します。

出力層のクラス。分类ベクトル，字符串配列，文字ベクトルの单元格配列，または“汽车”として指定します。字符串配列または文字ベクトルの cell 配列strを指定すると，出力層のクラスが分类(str, str)に設定されます。类が“汽车”の場合，クラスは分类(1:N)に設定されます。ここで，Nはクラスの数です。

デ，タ型:字符|分类|字符串|细胞

出力引数

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@ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @SeriesNetworkオブジェクトまたはDAGNetworkオブジェクトとして返されます。カラーイメージを入力として取る咖啡ネットワークは,イメージがBGR形式であることを想定しています。importCaffeNetworkは,インポート時に,インポートされたMATLABネットワークがRGBイメージを入力とするようにネットワークを変更します。

ヒント

互換性の考慮事項

すべて展開する

R2018b以降は非推奨

参照

拡張機能

参考

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トピック

R2017aで導入

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