ドキュメンテーション

最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。 このページの最新版は英語でご覧になれます。

googlenet

事前学習済み GoogLeNet 畳み込みニューラル ネットワーク

GoogLeNet 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 22 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、事前学習済みの畳み込みニューラル ネットワークを参照してください。

GoogLeNet を使用して新しいイメージを分類するには、classify を使用します。例については、GoogLeNet を使用したイメージの分類を参照してください。

新しい分類タスクで GoogLeNet の再学習を行う方法を示す例については、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を参照してください。

構文

net = googlenet

説明

net = googlenet は、事前学習済みの GoogLeNet ネットワークを返します。

この関数には、Deep Learning Toolbox™ Model for GoogLeNet 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。

すべて折りたたむ

Deep Learning Toolbox Model for GoogLeNet 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 googlenet と入力します。

googlenet

Deep Learning Toolbox Model for GoogLeNet 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 googlenet 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ない場合、関数によって DAGNetwork オブジェクトが返されます。

googlenet
ans = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [144×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [170×2 table]

出力引数

すべて折りたたむ

事前学習済みの GoogLeNet 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, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, and Andrew Rabinovich. "Going deeper with convolutions." In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 1-9. 2015.

拡張機能

R2017b で導入