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mobilenetv2

MobileNet-v2卷积神经网络

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  • MobileNet-v2网络架构

语法

Net = mobilenetv2
net = mobilenetv2('Weights'，'imagenet')
lgraph = mobilenetv2('Weights'，'none')

描述

MobileNet-v2是一个53层的卷积神经网络。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．

你可以使用分类使用MobileNet-v2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MobileNet-v2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MobileNet-v2而不是GoogLeNet。

例子

网= mobilenetv2返回在ImageNet数据集上训练的MobileNet-v2网络。

此功能需要深度学习工具箱™模型MobileNet-v2网络支持包。如果没有安装此支持包，则该功能提供下载链接。

网= mobilenetv2(“权重”,“imagenet”）返回在ImageNet数据集上训练的MobileNet-v2网络。这种语法等价于Net = mobilenetv2．

lgraph= mobilenetv2(“权重”,“没有”）返回未经训练的MobileNet-v2网络架构。未经训练的模型不需要支持包。

例子

全部折叠

下载并安装深度学习工具箱模型MobileNet-v2网络支持包。

类型mobilenetv2在命令行。

mobilenetv2

如果深度学习工具箱模型MobileNet-v2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mobilenetv2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。

mobilenetv2
ans = DAGNetwork with properties: Layers: [155×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [164×2 table]

使用深度网络设计器可视化网络。

deepNetworkDesigner (mobilenetv2)

通过单击在深度网络设计器中探索其他预训练的网络新．

深度网络设计器开始页显示可用的预训练网络

如果需要下载网络，请在需要下载的网络上暂停，然后单击安装打开附加组件资源管理器。

输出参数

全部折叠

预训练的MobileNet-v2卷积神经网络，返回为DAGNetwork对象。

未经训练的MobileNet-v2卷积神经网络架构，返回为LayerGraph对象。

参考文献

[1]ImageNet．http://www.image-net.org

[2]桑德勒，男，霍华德，A，朱，M，日莫吉诺夫，A，陈，L.C.MobileNetV2:反向残差和线性瓶颈。在2018 IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议(页4510 - 4520)。IEEE。

扩展功能

版本历史

在R2019a中引入

另请参阅

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