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importCaffeLayers
Caffe からの畳み込みニューラル ネットワーク層のインポート
説明
例
入力引数
出力引数
詳細
ヒント
importCaffeLayers
は Caffe の層のタイプが以下であるネットワークをインポートできますが、いくつかの制限があります。Caffe の層 Deep Learning Toolbox の層 BatchNormLayer
ConcatLayer
ConvolutionLayer
DeconvolutionLayer
DropoutLayer
EltwiseLayer
(合計のみ)EuclideanLossLayer
InnerProductLayer
InputLayer
LRNLayer
(局所応答正規化)PoolingLayer
ReLULayer
ScaleLayer
SigmoidLayer
nnet.caffe.layer.SigmoidLayer
SoftmaxLayer
TanHLayer
ネットワークに他のタイプの層が含まれる場合、エラーが返されます。
この関数は、include-phase TEST を使用して
protofile
によって指定されている層のみをインポートします。この関数は、include-phase TRAIN を使用してprotofile
によって指定されている層を無視します。MATLAB は 1 ベースのインデックスを使用しますが、Python® は 0 ベースのインデックスを使用します。つまり、配列の最初の要素のインデックスは、MATLAB と Python でそれぞれ 1 と 0 になります。MATLAB のインデックスの詳細については、配列インデックス付けを参照してください。MATLAB で、Python で作成されたインデックス (
ind
) の配列を使用するには、配列をind+1
に変換します。
参照
[1] Caffe. https://caffe.berkeleyvision.org/.
[2] Caffe Model Zoo. https://caffe.berkeleyvision.org/model_zoo.html.
バージョン履歴
R2017a で導入