densenet201
(非推奨) DenseNet-201 畳み込みニューラル ネットワーク
densenet201 は推奨されません。代わりに関数 imagePretrainedNetwork を使用し、"densenet201" モデルを指定してください。詳細については、バージョン履歴を参照してください。
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 万個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。
net = densenet201
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')net = densenet201 と等価です。
lgraph = densenet201('Weights','none')
例
Deep Learning Toolbox Model for 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 Model for 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ニューラル ネットワークを探索します。
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 [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
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.” In 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2261–69. Honolulu, HI: IEEE, 2017. https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.243.
