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inceptionresnetv2

事前学習済み Inception-ResNet-v2 畳み込みニューラル ネットワーク

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  • Inception-ResNet-v2 network architecture

構文

net = inceptionresnetv2

説明

Inception-ResNet-v2 は、ImageNet データベース [1] の 100 万個を超えるイメージで学習済みの畳み込みニューラル ネットワークです。このネットワークは、深さが 164 層であり、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 299 x 299 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、Inception-ResNet-v2 ネットワーク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 Inception-ResNet-v2 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 Inception-ResNet-v2 を読み込みます。

例

net = inceptionresnetv2 は、事前学習済みの Inception-ResNet-v2 ネットワークを返します。

この関数には、Deep Learning Toolbox™ Model for Inception-ResNet-v2 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。

例

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Deep Learning Toolbox Model for Inception-ResNet-v2 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 inceptionresnetv2 と入力します。

inceptionresnetv2

Deep Learning Toolbox Model for Inception-ResNet-v2 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 inceptionresnetv2 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。

net = inceptionresnetv2
net = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [825×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [922×2 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(inceptionresnetv2)

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ニューラル ネットワークを探索します。

Deep Network Designer start page showing available pretrained neural networks

ニューラル ネットワークをダウンロードする必要がある場合は、目的のニューラル 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 Inception-ResNet-v2 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。

参照

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

[2] Szegedy, Christian, Sergey Ioffe, Vincent Vanhoucke, and Alexander A. Alemi. "Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning." In AAAI, vol. 4, p. 12. 2017.

拡張機能

バージョン履歴

R2017b で導入

参考

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トピック