resnet50

ResNet-50 畳み込みニューラルネットワーク

構文

net = resnet50

net = resnet50('Weights','imagenet')

lgraph = resnet50('Weights','none')

説明

ResNet-50 は、深さが 50 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、ResNet-50 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 ResNet-50 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 ResNet-50 を読み込みます。

ヒント

イメージ分類タスクに適した未学習の残差ネットワークを作成するには、resnetLayersを使用します。

例

net= resnet50は、ImageNet データセットで学習させた ResNet-50 ネットワークを返します。

この関数には、Deep Learning Toolbox™ Modelfor ResNet-50 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= resnet50('Weights','imagenet')は、ImageNet データセットで学習させた ResNet-50 ネットワークを返します。この構文は、net = resnet50と等価です。

lgraph= resnet50('Weights','none')は、未学習の ResNet-50 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。

例

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ResNet-50 サポートパッケージのダウンロード

Deep Learning Toolbox Modelfor ResNet-50 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resnet50と入力します。

resnet50

Deep Learning Toolbox Modelfor ResNet-50 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resnet50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。

resnet50

ans = DAGNetwork with properties: Layers: [177×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [192×2 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(resnet50)

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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`net`— 事前学習済みの ResNet-50 畳み込みニューラルネットワーク
`DAGNetwork`オブジェクト

事前学習済みの ResNet-50 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。

`lgraph`— 未学習の ResNet-50 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

未学習の ResNet-50 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] He, Kaiming, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. "Deep residual learning for image recognition." InProceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 770-778. 2016.

[3]https://keras.io/api/applications/resnet/#resnet50-function

拡張機能

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

コード生成の場合、構文net = resnet50を使用するか、関数resnet50をcoder.loadDeepLearningNetwork(MATLAB Coder)に渡すことによって、ネットワークを読み込むことができます。次に例を示します。net = coder.loadDeepLearningNetwork('resnet50')

詳細については、コード生成のための事前学習済みネットワークの読み込み(MATLAB Coder)を参照してください。

構文resnet50('Weights','none')はコード生成でサポートされていません。

GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

使用上の注意および制限:

コード生成の場合、構文net = resnet50を使用するか、関数resnet50をcoder.loadDeepLearningNetwork(GPU Coder)に渡すことによって、ネットワークを読み込むことができます。次に例を示します。net = coder.loadDeepLearningNetwork('resnet50')
詳細については、コード生成用の事前学習済みのネットワークの読み込み(GPU Coder)を参照してください。
構文resnet50('Weights','none')は GPU コード生成でサポートされていません。

バージョン履歴

R2017b で導入

参考

resnet50

構文

説明

例

ResNet-50 サポート パッケージのダウンロード

出力引数

net— 事前学習済みの ResNet-50 畳み込みニューラル ネットワークDAGNetworkオブジェクト

lgraph— 未学習の ResNet-50 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

参照