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mobilenetv2

Red neuronal convolucional MobileNet-v2

Desde R2019a

contraer todo en la página

Sintaxis

net = mobilenetv2

net = mobilenetv2('Weights','imagenet')

lgraph = mobilenetv2('Weights','none')

Descripción

MobileNet-v2 es una red neuronal convolucional con 53 capas de profundidad. Puede cargar una versión preentrenada de la red entrenada en más de un millón de imágenes desde la base de datos[1]de ImageNet. La red preentrenada puede clasificar imágenes en 1000 categorías de objetos (por ejemplo, teclado, ratón, lápiz y animales). Como resultado, la red ha aprendido representaciones ricas en características para una amplia gama de imágenes. El tamaño de la entrada de imagen de la red es de 224 por 224. Para ver más redes preentrenadas en MATLAB^®, consulteRedes neuronales profundas preentrenadas.

Puede utilizarclassifypara clasificar nuevas imágenes mediante la red MobileNet-v2. Siga los pasos que se muestran enClasificar una imagen con GoogLeNety reemplace GoogLeNet por MobileNet-v2.

Para volver a entrenar la red en una nueva tarea de clasificación, siga los pasos indicados enEntrenar redes de deep learning para clasificar nuevas imágenesy cargue MobileNet-v2 en lugar de GoogLeNet.

ejemplo

net= mobilenetv2devuelve una red MobileNet-v2 entrenada con el conjunto de datos de ImageNet.

Esta función requiere el paquete de soporte Deep Learning Toolbox™ Modelfor MobileNet-v2 Network. Si no ha instalado el paquete de soporte, la función proporciona un enlace de descarga.

net= mobilenetv2('Weights','imagenet')devuelve una red MobileNet-v2 entrenada con el conjunto de datos de ImageNet. Esta sintaxis es equivalente anet = mobilenetv2.

lgraph= mobilenetv2('Weights','none')devuelve la arquitectura de red MobileNet-v2 sin entrenar. El modelo sin entrenar no requiere ningún paquete de soporte.

Ejemplos

contraer todo

Descargar el paquete de soporte de MobileNet-v2

Descargue e instale el paquete de soporte Deep Learning Toolbox Modelfor MobileNet-v2 Network.

Escribamobilenetv2en la línea de comandos.

mobilenetv2

Si el paquete de soporte Deep Learning Toolbox Modelfor MobileNet-v2 Networkno está instalado, la función proporciona un enlace al paquete de soporte correspondiente en Add-On Explorer. Para instalar el paquete de soporte, haga clic en el enlace y después enInstall. Para comprobar que la instalación se ha realizado correctamente, escribamobilenetv2en la línea de comandos. Si el paquete de soporte requerido está instalado, la función devuelve un objetoDAGNetwork.

mobilenetv2

ans = DAGNetwork with properties: Layers: [155×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [164×2 table]

Visualice la red con Deep Network Designer.

deepNetworkDesigner(mobilenetv2)

Para examinar otras redes preentrenadas en Deep Network Designer, haga clic enNew.

Deep Network Designer start page showing available pretrained networks

Si necesita descargar una red, deténgase en la red deseada y haga clic enInstallpara abrir Add-On Explorer.

Argumentos de salida

contraer todo

`net`— Red neuronal convolucional MobileNet-v2 preentrenada
objeto`DAGNetwork`

Red neuronal convolucional MobileNet-v2 preentrenada, devuelta como un objetoDAGNetwork.

`lgraph`— Arquitectura de red neuronal convolucional MobileNet-v2 sin entrenar
objeto`LayerGraph`

Arquitectura de red neuronal convolucional MobileNet-v2 sin entrenar, devuelta como un objetoLayerGraph.

Referencias

[1]ImageNet. http://www.image-net.org

[2] Sandler, M., Howard, A., Zhu, M., Zhmoginov, A. and Chen, L.C. "MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks." In2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(pp. 4510-4520). IEEE.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++
Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Para generar código, puede cargar la red mediante la sintaxisnet = mobilenetv2o pasando la funciónmobilenetv2acoder.loadDeepLearningNetwork(MATLAB Coder). Por ejemplo,net = coder.loadDeepLearningNetwork('mobilenetv2').

Para obtener más información, consulteLoad Pretrained Networks for Code Generation(MATLAB Coder).

La sintaxismobilenetv2('Weights','none')no es compatible con la generación de código.

Generación de código de GPU
Genere código CUDA® para GPU NVIDIA® mediante GPU Coder™.

Notas y limitaciones de uso:

Para generar código, puede cargar la red mediante la sintaxisnet = mobilenetv2o pasando la funciónmobilenetv2acoder.loadDeepLearningNetwork(GPU Coder). Por ejemplo,net = coder.loadDeepLearningNetwork('mobilenetv2').
Para obtener más información, consulteLoad Pretrained Networks for Code Generation(GPU Coder).
La sintaxismobilenetv2('Weights','none')no es compatible con la generación de código GPU.

Historial de versiones

Introducido en R2019a

Consulte también