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inceptionresnetv2
(非推奨) 事前学習済み Inception-ResNet-v2 畳み込みニューラル ネットワーク
inceptionresnetv2 は推奨されません。代わりに関数 imagePretrainedNetwork を使用し、"inceptionresnetv2" 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
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。
例
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: [824×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [921×2 table]
InputNames: {'input_1'}
OutputNames: {'ClassificationLayer_predictions'}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。
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] Szegedy, Christian, Sergey Ioffe, Vincent Vanhoucke, and Alexander Alemi. “Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning.” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 31, no. 1 (February 12, 2017). https://doi.org/10.1609/aaai.v31i1.11231.
