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densenet201

DenseNet-201卷积神经网络

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  • densenet - 201网络体系结构

语法

网= densenet201
网= densenet201(“权重”,“imagenet”)
lgraph = densenet201(“权重”,“没有一个”)

描述

DenseNet-201是一个具有201层深度的卷积神经网络。您可以在ImageNet数据库中的100多万张图像上加载经过训练的网络的预训练版本[1]．经过预先训练的网络可以将图像分类为1000个对象类别，如键盘、鼠标、铅笔和许多动物。因此，该网络已经学会了对广泛的图像进行丰富的特征表示。该网络的图像输入大小为224 * 224。在MATLAB中进行更多预训练的网络®,请参阅预训练深度神经网络．

您可以使用分类使用DenseNet-201模型对新图像进行分类。遵循以下步骤使用GoogLeNet对图像进行分类用DenseNet-201取代GoogLeNet。

若要就新的分类任务重新训练网络，请按照训练深度学习网络对新图像进行分类加载DenseNet-201而不是GoogLeNet。

例子

网= densenet201返回一个经过ImageNet数据集训练的DenseNet-201网络。

该功能需要DenseNet-201网络的深度学习工具箱™模型支持包。如果没有安装此支持包，则该功能提供下载链接。

网= densenet201(“权重”,“imagenet”）返回一个经过ImageNet数据集训练的DenseNet-201网络。这种语法等价于网= densenet201．

lgraph= densenet201(“权重”,“没有”）返回未经训练的DenseNet-201网络架构。未经训练的模型不需要支持包。

例子

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下载并安装深度学习工具箱模型densenet - 201网络支持包。

类型densenet201在命令行。

densenet201

如果深度学习工具箱模型densenet - 201网络support包未安装，则该功能将在Add-On资源管理器中提供到所需支持包的链接。如果需要安装支持包，请单击链接，然后单击安装．输入命令检查安装是否成功densenet201在命令行。如果安装了所需的支持包，则函数返回一个DAGNetwork对象。

densenet201
ans = DAGNetwork属性:Layers: [709×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [806×2 table]

使用深度网络设计器可视化网络。

deepNetworkDesigner (densenet201)

通过单击在深度网络设计器中探索其他预先训练的网络新．

深度网络设计器开始页显示可用的预训练网络

如果需要下载某个网络，请在该网络上暂停，然后单击安装打开附加组件资源管理器。

输出参数

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预训练的DenseNet-201卷积神经网络，返回为DAGNetwork对象。

未经训练的DenseNet-201卷积神经网络结构，返回为LayerGraph对象。

参考文献

[1]ImageNet．http://www.image-net.org

[2]黄，高，刘庄，劳伦斯·范·德·马坦，基利安·q·温伯格。"密集连接卷积网络"在CVPR，第一卷，第1期。2, p。3。2017.

扩展功能

版本历史

介绍了R2018a

另请参阅

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