vgg19
Vgg-19畳み込みニュラルネットワク
説明
Vgg-19は,深さが19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,vgg-19ネットワク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VGG-19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VGG-19を読み込みます。
は,ImageNetデ,タセットで学習させたVGG-19ネットワ,クを返します。网
= vgg19
この関数には,深度学习工具箱™模型VGG-19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。
は,ImageNetデ,タセットで学習させたVGG-19ネットワ,クを返します。この構文は,网
= vgg19(“权重”,“imagenet”
)Net = vgg19
と等価です。
は,未学習のvgg-19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。层
= vgg19(“权重”,“没有”
)
例
出力引数
参照
[1] ImageNet。http://www.image-net.org
[2] Russakovsky, O., Deng, J., Su, H.等。“ImageNet大规模视觉识别挑战。”国际计算机视觉杂志(IJCV)。115卷,第3期,2015年,第211-252页
Simonyan, Karen, Andrew Zisserman。“用于大规模图像识别的非常深度卷积网络”arXiv预印本arXiv:1409.1556(2014)。
[4]用于大规模视觉识别的非常深度卷积网络http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/
拡張機能
バ,ジョン履歴
R2017aで導入