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DenseNet-201 畳み込みニューラル ネットワーク

  • DenseNet-201 network architecture

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。

net= densenet201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。

net= densenet201('Weights','imagenet')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と等価です。

lgraph= densenet201('Weights','none')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。

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Deep Learning Toolbox Modelfor DenseNet-201 Networkサポート パッケージをダウンロードしてインストールします。

コマンド ラインでdensenet201と入力します。

densenet201

Deep Learning Toolbox Modelfor DenseNet-201 Network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。サポート パッケージをインストールするには、リンクをクリックして、[インストール]をクリックします。コマンド ラインでdensenet201と入力して、インストールが正常に終了していることを確認します。必要なサポート パッケージがインストールされている場合、関数によってDAGNetworkオブジェクトが返されます。

densenet201
ans = DAGNetwork with properties: Layers: [709×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [806×2 table]

ディープ ネットワーク デザイナーを使用してネットワークを可視化します。

deepNetworkDesigner(densenet201)

ディープ ネットワーク デザイナーで[新規]をクリックし、事前学習済みの他のネットワークを探索します。

Deep Network Designer start page showing available pretrained networks

ネットワークをダウンロードする必要がある場合は、目的のネットワークで一時停止し、[インストール]をクリックしてアドオン エクスプローラーを開きます。

出力引数

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事前学習済みの DenseNet-201 畳み込みニューラル ネットワーク。DAGNetworkオブジェクトとして返されます。

未学習の DenseNet-201 畳み込みニューラル ネットワーク アーキテクチャ。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] Huang, Gao, Zhuang Liu, Laurens Van Der Maaten, and Kilian Q. Weinberger. "Densely Connected Convolutional Networks." InCVPR, vol. 1, no. 2, p. 3. 2017.

拡張機能

バージョン履歴

R2018a で導入