主要内容

resnet18

ResNet-18畳み込みニュ，ラルネットワ，ク

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  • ResNet-18网络架构

構文

Net = resnet18
net = resnet18(' weight '，'imagenet')
lgraph = resnet18('Weights'，'none')

説明

ResNet-18は，深さが18層の畳み込みニュ，ラルネットワ，クです。100年万枚を超えるイメージで学習させた事前学習済みのネットワークを,ImageNetデータベース[1]から読み込むことができます。この事前学習済みのネットワークは,イメージを1000個のオブジェクトカテゴリ(キーボード,マウス,鉛筆,多くの動物など)に分類できます。結果として、このネットワ、クは広範囲の、メ、ジに対する豊富な特徴表現を学習しています。ネットワクのメジ入力サズは224 × 224です。MATLAB®の他の事前学習済みのネットワクにいては，事前学習済みの深層ニュ，ラルネットワ，クを参照してください。

分类を使用すると，ResNet-18モデルを使用して新しいメジを分類できます。GoogLeNetを使用したaapl . exeメの手順に従って，GoogLeNetをResNet-18に置き換えます。

新しい分類タスクでネットワ，クの再学習を行うには，新しいメジを分類するための深層学習ネットワクの学習の手順に従い，GoogLeNetの代わりにResNet-18を読み込みます。

ヒント

，resnetLayersを使用します。

例

网= resnet18は，ImageNetデ，タセットで学習させたResNet-18ネットワ，クを返します。

この関数には，深度学习工具箱™模型ResNet-18网络サポ，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。

网= resnet18(“权重”,“imagenet”）は，ImageNetデ，タセットで学習させたResNet-18ネットワ，クを返します。この構文は，Net = resnet18と等価です。

lgraph= resnet18(“权重”,“没有”）は，未学習のResNet-18ネットワ，クア，キテクチャを返します。未学習のモデルは，サポ，トパッケ，ジを必要としません。

例

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深度学习工具箱模型ResNet-18网络サポトパッケジをダウンロドしてンストルします。

コマンドラ@ @ンでresnet18と入力します。

resnet18

深度学习工具箱模型ResNet-18网络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。コマンドラ@ @ンでresnet18と入力して，。必要なサポトパッケジがンストルされている場合，関数によってDAGNetworkオブジェクトが返されます。

resnet18
ans = DAGNetwork with properties: Layers: [72×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [79×2 table]

ディプネットワクデザナを使用してネットワクを可視化します。

deepNetworkDesigner (resnet18)

ディプネットワクデザナで[新規]をクリックし，事前学習済みの他のネットワ，クを探索します。

深度网络设计器开始页显示可用的预训练网络

ネットワ，クをダウンロ，ドする必要がある場合は，目的のネットワ，クで一時停止し，[huawei @ huawei @ huawei @ huawei @ huawei @ huawei]をクリックしてアドオンエクスプロ，ラ，を開きます。

出力引数

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事前学習済みのResNet-18畳み込みニュラルネットワク。DAGNetworkオブジェクトとして返されます。

未学習のResNet-18畳み込みニュラルネットワクアキテクチャ。LayerGraphオブジェクトとして返されます。

参照

[1] ImageNet。http://www.image-net.org

[2]何开明，张翔宇，任少卿，孙健。“用于图像识别的深度剩余学习。”在IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集，第770-778页。2016.

拡張機能

バ，ジョン履歴

R2018aで導入

参考

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トピック