densenet201
DenseNet-201 畳み込みニューラル ネットワーク
説明
DenseNet-201 は、深さが 201 層の畳み込みニューラル ネットワークです。100 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、このネットワークは広範囲のイメージに対する豊富な特徴表現を学習しています。ネットワークのイメージ入力サイズは 224 x 224 です。MATLAB®の他の事前学習済みのネットワークについては、事前学習済みの深層ニューラル ネットワークを参照してください。
classify
を使用すると、DenseNet-201 モデルを使用して新しいイメージを分類できます。GoogLeNet を使用したイメージの分類の手順に従って、GoogLeNet を DenseNet-201 に置き換えます。
新しい分類タスクでネットワークの再学習を行うには、新しいイメージを分類するための深層学習ネットワークの学習の手順に従い、GoogLeNet の代わりに DenseNet-201 を読み込みます。
は、ImageNet データセットで学習させた DenseNet-201 ネットワークを返します。net
= densenet201
この関数には、Deep Learning Toolbox™ Model for DenseNet-201 Network サポート パッケージが必要です。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。
は、ImageNet データセットで学習させた DenseNet-201 ネットワークを返します。この構文は、net
= densenet201('Weights','imagenet'
)net = densenet201
と等価です。
は、未学習の DenseNet-201 ネットワーク アーキテクチャを返します。未学習のモデルは、サポート パッケージを必要としません。lgraph
= densenet201('Weights','none'
)
例
出力引数
参照
[1] ImageNet. http://www.image-net.org
[2] Huang, Gao, Zhuang Liu, Laurens Van Der Maaten, and Kilian Q. Weinberger. "Densely Connected Convolutional Networks." InCVPR, vol. 1, no. 2, p. 3. 2017.