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xception

Xception 畳み込みニューラル ネットワーク

  • Xception network architecture

説明

Xception は、深さが 71 層の畳み込みニューラル ネットワークです。100 万枚を超えるイメージで学習させた事前学習済みのネットワークを、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 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、Xception 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 Xception 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 Xception を読み込みます。

net = xception は、ImageNet データ セットで学習させた Xception ネットワークを返します。

この関数には、Deep Learning Toolbox™ Model "for Xception 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 = xception('Weights','imagenet') は、ImageNet データ セットで学習させた Xception ネットワークを返します。この構文は、net = xception と等価です。

lgraph = xception('Weights','none') は、未学習の Xception 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。

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Deep Learning Toolbox Model "for Xception 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 xception と入力します。

xception

Deep Learning Toolbox Model "for Xception 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 xception 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。

xception
ans = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [171×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [182×2 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(xception)

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ネットワークを探索します。

Deep Network Designer start page showing available pretrained networks

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 Xception 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 Xception 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] Chollet, F., 2017. "Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions." arXiv preprint, pp.1610-02357.

拡張機能

バージョン履歴

R2019a で導入