shufflenet

R2026b

(非推奨) 事前学習済みの ShuffleNet 畳み込みニューラル ネットワーク

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  • ShuffleNet network architecture

shufflenet は推奨されません。代わりに関数 imagePretrainedNetwork を使用し、"shufflenet" 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。

trainNetwork、SeriesNetwork、DAGNetwork のコードを dlnetwork ワークフローへ移行する方法の詳細については、Transition trainNetwork, SeriesNetwork, and DAGNetwork Code to dlnetwork Workflowsを参照してください。

構文

net = shufflenet

説明

ShuffleNet は、ImageNet データベース[1]の 100 万個を超えるイメージで学習を行った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、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、事前学習済みの深層ニューラル ネットワークを参照してください。

net = shufflenet は、事前学習済みの ShuffleNet 畳み込みニューラル ネットワークを返します。

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

例

例

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"Deep Learning Toolbox Model for ShuffleNet 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 shufflenet と入力します。

shufflenet

"Deep Learning Toolbox Model for ShuffleNet 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、この関数は、必要なサポート パッケージへのリンクをアドオン エクスプローラーに表示します。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 shufflenet 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。

shufflenet
ans = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [173×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [188×2 table]

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(shufflenet)

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 [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 ShuffleNet 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] Zhang, Xiangyu, Xinyu Zhou, Mengxiao Lin, and Jian Sun. “ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices.” Preprint, submitted July 4, 2017. http://arxiv.org/abs/1707.01083.

バージョン履歴

R2019a で導入

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参考

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トピック