googlenet
Red neuronal convolucional GoogLeNet
Descripción
GoogLeNet es una red neuronal convolucional con 22 capas de profundidad. Puede cargar una versión preentrenada de la red entrenada con los conjuntos de datos de ImageNet [1] o Places365 [2] [3]. La red entrenada con ImageNet puede clasificar imágenes en 1000 categorías de objetos (por ejemplo, teclado, ratón, lápiz y muchos animales). La red entrenada con Places365 es similar a la red entrenada con ImageNet, pero clasifica imágenes en 365 categorías de ubicaciones diferentes (por ejemplo, campo, parque, pista de aterrizaje y recibidor). Estas redes han aprendido una serie de representaciones ricas en características para una amplia gama de imágenes. Las dos redes preentrenadas tienen un tamaño de entrada de imagen de 224 por 224. Para ver más redes preentrenadas en MATLAB®, consulte Redes neuronales profundas preentrenadas.
Para clasificar imágenes nuevas con GoogLeNet, utilice classify
. Para ver un ejemplo, consulte Clasificar una imagen con GoogLeNet.
Puede volver a entrenar una red GoogLeNet para realizar una nueva tarea usando la transferencia del aprendizaje. Cuando se realiza la transferencia del aprendizaje, el enfoque más habitual consiste en utilizar redes preentrenadas con el conjunto de datos de ImageNet. Si la nueva tarea es similar a clasificar escenas, puede obtener precisiones más altas usando la red entrenada con Places-365. Para ver un ejemplo de cómo volver a entrenar GoogLeNet con una nueva tarea de clasificación, consulte Entrenar redes de deep learning para clasificar nuevas imágenes.
devuelve una red GoogLeNet entrenada con el conjunto de datos de ImageNet.net
= googlenet
Esta función requiere el paquete de soporte Deep Learning Toolbox™ Model for GoogLeNet Network. Si no ha instalado el paquete de soporte, la función proporciona un enlace de descarga.
devuelve una red GoogLeNet entrenada con el conjunto de datos de ImageNet o Places365. La sintaxis net
= googlenet('Weights',weights
)googlenet('Weights','imagenet')
(predeterminada) es equivalente a googlenet
.
La red entrenada con ImageNet requiere el paquete de soporte Deep Learning Toolbox Model for GoogLeNet Network. La red entrenada con Places365 requiere el paquete de soporte Deep Learning Toolbox Model for Places365-GoogLeNet Network. Si no ha instalado el paquete de soporte requerido, la función proporciona un enlace de descarga.
devuelve la arquitectura de red GoogLeNet sin entrenar. El modelo sin entrenar no requiere ningún paquete de soporte. lgraph
= googlenet('Weights','none'
)
Ejemplos
Argumentos de entrada
Argumentos de salida
Referencias
[1] ImageNet. http://www.image-net.org
[2] Zhou, Bolei, Aditya Khosla, Agata Lapedriza, Antonio Torralba, and Aude Oliva. "Places: An image database for deep scene understanding." arXiv preprint arXiv:1610.02055 (2016).
[3] Places. http://places2.csail.mit.edu/
[4] Szegedy, Christian, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, and Andrew Rabinovich. "Going deeper with convolutions." In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 1-9. 2015.
[5] BVLC GoogLeNet Model. https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_googlenet
Capacidades ampliadas
Historial de versiones
Introducido en R2017b
Consulte también
Deep Network Designer | vgg16
| vgg19
| resnet18
| resnet50
| resnet101
| densenet201
| inceptionresnetv2
| squeezenet
| trainNetwork
| layerGraph
| inceptionv3
| DAGNetwork