shufflenet
事前学習済みの ShuffleNet 畳み込みニューラル ネットワーク
説明
ShuffleNet は、ImageNet データベース[1]の 100 万枚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。
classify
を使用すると、ShuffleNet 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 ShuffleNet 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、GoogLeNet の代わりに ShuffleNet を読み込みます。
例
出力引数
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." arXiv preprint arXiv:1707.01083v2 (2017).
バージョン履歴
R2019a で導入
参考
ディープ ネットワーク デザイナー | vgg16
| vgg19
| googlenet
| trainNetwork
| layerGraph
| DAGNetwork
| resnet50
| resnet101
| inceptionresnetv2
| squeezenet
| densenet201
| nasnetmobile
| nasnetlarge