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densenet201

事前学習済み DenseNet-201 畳み込みニューラル ネットワーク

説明

DenseNet-201 は、ImageNet データベース [1] の 100 万枚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 201 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 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、DenseNet-201 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 DenseNet-201 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 DenseNet-201 を読み込みます。

net = densenet201 は事前学習済みの DenseNet-201 畳み込みニューラル ネットワークを返します。

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。

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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]

出力引数

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事前学習済みの DenseNet-201 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] Huang, Gao, Zhuang Liu, Laurens Van Der Maaten, and Kilian Q. Weinberger. "Densely Connected Convolutional Networks." In CVPR, vol. 1, no. 2, p. 3. 2017.

R2018a で導入