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resnet50

事前学習済みの ResNet-50 畳み込みニューラル ネットワーク

ResNet-50 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 50 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。

classify を使用すると、ResNet-50 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 ResNet-50 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 ResNet-50 モデルを読み込み、置き換える層の名前を 'fc1000' および 'ClassificationLayer_fc1000' にそれぞれ変更します。

構文

net = resnet50

説明

net = resnet50 は、事前学習済みの ResNet-50 ネットワークを返します。

この関数には、Deep Learning Toolbox™ Model for ResNet-50 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 ResNet-50 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 resnet50 と入力します。

resnet50

Deep Learning Toolbox Model for ResNet-50 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 resnet50 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。

resnet50
ans = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [177×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [192×2 table]

出力引数

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事前学習済みの ResNet-50 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] He, Kaiming, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. "Deep residual learning for image recognition." In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 770-778. 2016.

拡張機能

R2017b で導入