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importCaffeNetwork
事前学習済み畳み込みニューラル ネットワーク モデルを Caffe からインポート
説明
は、Caffe [1] から事前学習済みのネットワークをインポートします。この関数は、net
= importCaffeNetwork(protofile
,datafile
).prototxt
ファイル protofile
によって指定されているアーキテクチャと、.caffemodel
ファイル datafile
によって指定されているネットワークの重みを持つ事前学習済みのネットワークを返します。
この関数には、Deep Learning Toolbox™ Importer for Caffe Models 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。
Caffe Model Zoo [2] から事前学習済みのネットワークをダウンロードできます。
は、前の構文のいずれかを使用し、1 つ以上のペアの引数 net
= importCaffeNetwork(___,Name,Value
)Name,Value
によって追加オプションが指定されたネットワークを返します。
例
入力引数
出力引数
詳細
ヒント
importCaffeNetwork
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.