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inceptionv3

事前学習済み Inception-v3 畳み込みニューラル ネットワーク

Inception-v3 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 48 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、事前学習済みの畳み込みニューラル ネットワークを参照してください。

classify を使用すると、Inception-v3 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 Inception-v3 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ます。GoogLeNet の代わりに Inception-v3 モデルを読み込み、置き換える層の名前を 'predictions' および 'ClassificationLayer_predictions' にそれぞれ変更します。

構文

net = inceptionv3

説明

net = inceptionv3 は、事前学習済みの Inception-v3 ネットワークを返します。

この関数には、Deep Learning Toolbox™ Model for Inception-v3 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 Inception-v3 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 inceptionv3 と入力します。

inceptionv3

Deep Learning Toolbox Model for Inception-v3 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 inceptionv3 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。

inceptionv3
ans = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [316×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [350×2 table]

出力引数

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事前学習済みの Inception-v3 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, Vincent Vanhoucke, Sergey Ioffe, Jon Shlens, and Zbigniew Wojna. "Rethinking the inception architecture for computer vision." In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2818-2826. 2016.

R2017b で導入