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resnet50

ResNet-50 畳み込みニューラル ネットワーク

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  • ResNet-50 architecture

構文

net = resnet50
net = resnet50('Weights','imagenet')
lgraph = resnet50('Weights','none')

説明

ResNet-50 は、深さが 50 層の畳み込みニューラル ネットワークです。100 万個を超えるイメージで学習させた事前学習済みのニューラル ネットワークを、ImageNet データベース[1]から読み込むことができます。この事前学習済みのニューラル ネットワークは、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、このニューラル 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。ニューラル ネットワークのイメージ入力サイズは 224×224 です。MATLAB® の他の事前学習済みのニューラル 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、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ニューラル 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 ResNet-50 を読み込みます。

ヒント

イメージ分類タスクに適した未学習の残差ニューラル ネットワークを作成するには、resnetLayers を使用します。

例

net = resnet50 は、ImageNet データ セットで学習させた ResNet-50 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 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。

net = resnet50('Weights','imagenet') は、ImageNet データ セットで学習させた ResNet-50 ニューラル ネットワークを返します。この構文は、net = resnet50 と等価です。

lgraph = resnet50('Weights','none') は、未学習の ResNet-50 ニューラル ネットワーク アーキテクチャを返します。未学習のモデルは、サポート パッケージを必要としません。

例

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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る場合、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]

ディープ ネットワーク デザイナーを使用してニューラル ネットワークを可視化します。 

deepNetworkDesigner(resnet50)

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。

Deep Network Designer start page showing available pretrained neural networks

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 ネットワークで一時停止し、[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

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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。

未学習の ResNet-50 畳み込みニューラル ネットワーク アーキテクチャ。LayerGraph 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

バージョン履歴

R2017b で導入

参考

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トピック