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alexnet

Red neuronal convolucional AlexNet

contraer todo en la página
  • AlexNet network architecture

Sintaxis

net = alexnet
net = alexnet('Weights','imagenet')
layers = alexnet('Weights','none')

Descripción

AlexNet es una red neuronal convolucional con 8 capas de profundidad. Puede cargar una versión preentrenada de la red entrenada en más de un millón de imágenes desde la base de datos [1] de ImageNet. La red preentrenada puede clasificar imágenes en 1000 categorías de objetos (por ejemplo, teclado, ratón, lápiz y muchos animales). Como resultado, la red ha aprendido representaciones ricas en características para una amplia gama de imágenes. El tamaño de la entrada de imagen de la red es de 227 por 227. Para ver más redes preentrenadas en MATLAB®, consulte Redes neuronales profundas preentrenadas.

Puede utilizar classify para clasificar nuevas imágenes mediante la red AlexNet. Siga los pasos que se muestran en Clasificar una imagen con GoogLeNet y reemplace GoogLeNet por AlexNet.

Para ver una introducción práctica gratuita a métodos de deep learning prácticos, consulte Deep Learning Onramp.

ejemplo

net = alexnet devuelve una red AlexNet entrenada con el conjunto de datos de ImageNet.

Esta función requiere el paquete de soporte Deep Learning Toolbox™ Model for AlexNet Network. Si no ha instalado el paquete de soporte, la función proporciona un enlace de descarga. Como alternativa, consulte Deep Learning Toolbox Model for AlexNet Network.

Para ver más redes preentrenadas en MATLAB, consulte Redes neuronales profundas preentrenadas.

net = alexnet('Weights','imagenet') devuelve una red AlexNet entrenada con el conjunto de datos de ImageNet. Esta sintaxis es equivalente a net = alexnet.

layers = alexnet('Weights','none') devuelve la arquitectura de red AlexNet sin entrenar. El modelo sin entrenar no requiere ningún paquete de soporte.

Ejemplos

contraer todo

Descargue e instale el paquete de soporte Deep Learning Toolbox Model for AlexNet Network.

Escriba alexnet en la línea de comandos.

alexnet

Si el paquete de soporte Deep Learning Toolbox Model for AlexNet Network no está instalado, la función proporciona un enlace al paquete de soporte correspondiente en Add-On Explorer. Para instalar el paquete de soporte, haga clic en el enlace y después en Install. Para comprobar que la instalación se ha realizado correctamente, escriba alexnet en la línea de comandos.

alexnet
ans = 

  SeriesNetwork with properties:

    Layers: [25×1 nnet.cnn.layer.Layer]

Si el paquete de soporte requerido está instalado, la función devuelve un objeto SeriesNetwork.

Visualice la red con Deep Network Designer. 

deepNetworkDesigner(alexnet)

Para examinar otras redes neuronales preentrenadas en Deep Network Designer, haga clic en New.

Deep Network Designer start page showing available pretrained neural networks

Si necesita descargar una red neuronal, deténgase en la red neuronal deseada y haga clic en Install para abrir Add-On Explorer.

Este ejemplo utiliza:

Abrir script en vivo

Este ejemplo muestra cómo ajustar una red neuronal convolucional AlexNet preentrenada para clasificar una nueva colección de imágenes.

AlexNet se ha entrenado con más de un millón de imágenes y puede clasificarlas en 1000 categorías de objetos (como teclado, taza de café, lápiz y muchos animales). La red ha aprendido representaciones ricas en características para una amplia gama de imágenes. La red toma una imagen como entrada y, a continuación, emite una etiqueta para el objeto en la imagen junto con las probabilidades para cada una de las categorías de objetos.

La transferencia del aprendizaje se suele usar en aplicaciones de deep learning. Se puede usar una red preentrenada como punto de partida para aprender una nueva tarea. Ajustar una red con transferencia del aprendizaje suele ser más rápido y fácil que entrenarla con pesos inicializados al azar de cero. Puede transferir de forma rápida las características aprendidas a una nueva tarea con menos imágenes de entrenamiento.

Cargar datos

Descomprima y cargue las nuevas imágenes como un almacén de datos de imágenes. imageDatastore etiqueta de forma automática las imágenes basándose en los nombres de las carpetas y almacena los datos como un objeto ImageDatastore. Un almacén de datos de imágenes permite almacenar un gran volumen de datos de imágenes, incluidos los que no caben en la memoria, y leer eficazmente lotes de imágenes durante el entrenamiento de una red neuronal convolucional.

unzip('MerchData.zip');
imds = imageDatastore('MerchData', ...
    'IncludeSubfolders',true, ...
    'LabelSource','foldernames');

Divida los datos en conjuntos de datos de entrenamiento y de validación. Utilice el 70% de las imágenes para el entrenamiento y el 30% para la validación. splitEachLabel divide el almacén de datos de images en dos nuevos almacenes de datos.

[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');

Este pequeño conjunto de datos ahora contiene solo 55 imágenes de entrenamiento y 20 imágenes de validación. Visualice algunas imágenes de muestra.

numTrainImages = numel(imdsTrain.Labels);
idx = randperm(numTrainImages,16);
figure
for i = 1:16
    subplot(4,4,i)
    I = readimage(imdsTrain,idx(i));
    imshow(I)
end

Cargar una red preentrenada

Cargue la red neuronal AlexNet preentrenada. Si no se ha instalado Deep Learning Toolbox™ Model for AlexNet Network, el software proporciona un enlace de descarga. AlexNet se ha entrenado con más de un millón de imágenes y puede clasificar imágenes en 1000 categorías de objetos (por ejemplo, teclado, ratón, lápiz y muchos animales). Como resultado, el modelo ha aprendido representaciones ricas en características para una amplia gama de imágenes.

net = alexnet;

Utilice analyzeNetwork para obtener una visualización interactiva de la arquitectura de la red e información detallada sobre sus capas.

analyzeNetwork(net)

La primera capa, la de entrada de imágenes, requiere imágenes de entrada de un tamaño de 227 por 227 por 3, donde 3 es el número de canales de color. 

inputSize = net.Layers(1).InputSize
inputSize = 1×3

   227   227     3

Sustituir capas finales

Las últimas tres capas de la red net preentrenada están configuradas para 1000 clases. Es preciso ajustar las tres capas para el problema de clasificación nuevo. Extraiga todas las capas, excepto las tres últimas, de la red preentrenada.

layersTransfer = net.Layers(1:end-3);

Transfiera las capas a la tarea de clasificación nueva sustituyendo las últimas tres capas por una capa totalmente conectada, una capa softmax y una capa de salida de clasificación. Especifique las opciones de la nueva capa totalmente conectada según los datos nuevos. Establezca que la capa totalmente conectada tenga el mismo tamaño que el número de clases de los datos nuevos. Para que el aprendizaje sea más rápido en las capas nuevas que en las capas transferidas, aumente los valores de WeightLearnRateFactor y BiasLearnRateFactor en la capa totalmente conectada.

numClasses = numel(categories(imdsTrain.Labels))
numClasses = 5

layers = [
    layersTransfer
    fullyConnectedLayer(numClasses,'WeightLearnRateFactor',20,'BiasLearnRateFactor',20)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

Entrenar la red

La red requiere imágenes de entrada de un tamaño de 227 por 227 por 3, pero las imágenes de los almacenes de datos de imágenes tienen diferentes tamaños. Utilice un almacén de datos de imágenes aumentado para cambiar automáticamente el tamaño de las imágenes de entrenamiento. Especifique operaciones de aumento adicionales para realizar en las imágenes de entrenamiento: voltear aleatoriamente las imágenes de entrenamiento a lo largo del eje vertical y trasladarlas aleatoriamente hasta 30 píxeles horizontal y verticalmente. El aumento de datos ayuda a evitar que la red se sobreajuste y memorice los detalles exactos de las imágenes de entrenamiento. 

pixelRange = [-30 30];
imageAugmenter = imageDataAugmenter( ...
    'RandXReflection',true, ...
    'RandXTranslation',pixelRange, ...
    'RandYTranslation',pixelRange);
augimdsTrain = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2),imdsTrain, ...
    'DataAugmentation',imageAugmenter);

Para cambiar el tamaño de las imágenes de validación de forma automática sin realizar más aumentos de datos, utilice un almacén de datos de imágenes aumentadas sin especificar ninguna operación adicional de preprocesamiento.

augimdsValidation = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2),imdsValidation);

Especifique las opciones de entrenamiento. Para la transferencia del aprendizaje, mantenga las características de las primeras capas de la red preentrenada (los pesos de las capas transferidas). Para ralentizar el aprendizaje en las capas transferidas, establezca la tasa de aprendizaje inicial en un valor pequeño. En el paso anterior, aumentó los factores de la tasa de aprendizaje de la capa totalmente conectada para acelerar el aprendizaje en las nuevas capas finales. Esta combinación de ajustes de la tasa de aprendizaje da como resultado un aprendizaje rápido solo en las capas nuevas y un aprendizaje más lento en las demás. Al realizar la transferencia del aprendizaje, no es necesario entrenar durante tantas épocas. Una época es un ciclo de entrenamiento completo en el conjunto total de datos de entrenamiento. Especifique el tamaño del minilote y los datos de validación. El software valida la red cada iteración de ValidationFrequency durante el entrenamiento.

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize',10, ...
    'MaxEpochs',6, ...
    'InitialLearnRate',1e-4, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',augimdsValidation, ...
    'ValidationFrequency',3, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

Entrene la red formada por las capas transferidas y las nuevas. De forma predeterminada, trainNetwork usa una GPU en caso de que esté disponible. De lo contrario, usa una CPU. Entrenar en una GPU requiere Parallel Computing Toolbox™ y un dispositivo GPU compatible. Para obtener información sobre los dispositivos compatibles, consulte GPU Computing Requirements (Parallel Computing Toolbox). También puede especificar el entorno de ejecución con el argumento de par nombre-valor 'ExecutionEnvironment' de trainingOptions.

netTransfer = trainNetwork(augimdsTrain,layers,options);

Clasificar imágenes de validación

Clasifique las imágenes de validación utilizando la red ajustada.

[YPred,scores] = classify(netTransfer,augimdsValidation);

Visualice cuatro imágenes de validación de muestra con etiquetas predichas.

idx = randperm(numel(imdsValidation.Files),4);
figure
for i = 1:4
    subplot(2,2,i)
    I = readimage(imdsValidation,idx(i));
    imshow(I)
    label = YPred(idx(i));
    title(string(label));
end

Calcule la precisión de la clasificación en el conjunto de validación. La precisión es la fracción de etiquetas que la red predice correctamente.

YValidation = imdsValidation.Labels;
accuracy = mean(YPred == YValidation)
accuracy = 1

Para obtener consejos para mejorar la precisión de la clasificación, consulte Deep Learning Tips and Tricks.

Este ejemplo utiliza:

Abrir script en vivo

Lea una imagen, cambie su tamaño y clasifíquela con AlexNet. Primero, cargue un modelo AlexNet preentrenado.

net = alexnet;

Lea la imagen con imread.

I = imread('peppers.png');
figure
imshow(I)

El modelo preentrenado requiere que el tamaño de la imagen coincida con el tamaño de entrada de la red. Determine el tamaño de entrada de la red con la propiedad InputSize de la primera capa de la red.

sz = net.Layers(1).InputSize
sz = 1×3

   227   227     3

Cambie el tamaño de la imagen para que coincida con el tamaño de entrada de la red.

I = imresize(I,sz(1:2));
figure
imshow(I)

Clasifique la imagen con classify.

label = classify(net,I)
label = categorical
     bell pepper

Muestre la imagen y el resultado de clasificación juntos.

figure
imshow(I)
title(label)

Este ejemplo utiliza:

Abrir script en vivo

Este ejemplo muestra cómo extraer las características de la imagen aprendidas de una red neuronal convolucional preentrenada y cómo utilizar esas características para entrenar un clasificador de imágenes. La extracción de características es la forma más rápida y sencilla de utilizar la capacidad de representación de las redes profundas preentrenadas. Por ejemplo, puede entrenar una máquina de vectores de soporte (SVM) utilizando fitcecoc (Statistics and Machine Learning Toolbox™) en las características extraídas. Como la extracción de características solo requiere una única pasada por los datos, es un buen punto de partida si no tiene una GPU con la que acelerar el entrenamiento de la red.

Cargar datos

Descomprima y cargue las imágenes de muestra como un almacén de datos de imágenes. imageDatastore etiqueta de forma automática las imágenes basándose en los nombres de las carpetas y almacena los datos como un objeto ImageDatastore. Un almacén de datos de imágenes permite almacenar un gran volumen de datos de imágenes, incluidos los que no caben en la memoria. Divida los datos en un 70% de datos de entrenamiento y un 30% de datos de prueba.

unzip('MerchData.zip');

imds = imageDatastore('MerchData', ...
    'IncludeSubfolders',true, ...
    'LabelSource','foldernames');

[imdsTrain,imdsTest] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');

Ahora hay 55 imágenes de entrenamiento y 20 imágenes de validación en este pequeño conjunto de datos. Visualice algunas imágenes de muestra.

numImagesTrain = numel(imdsTrain.Labels);
idx = randperm(numImagesTrain,16);

for i = 1:16
    I{i} = readimage(imdsTrain,idx(i));
end

figure
imshow(imtile(I))

Cargar una red preentrenada

Cargue una red AlexNet preentrenada. Si no se ha instalado el paquete de soporte Deep Learning Toolbox Model for AlexNet Network, el software proporciona un enlace de descarga. AlexNet se ha entrenado con más de un millón de imágenes y puede clasificar imágenes en 1000 categorías de objetos. Por ejemplo, teclado, ratón, lápiz y muchos animales. Como resultado, el modelo ha aprendido representaciones ricas en características para una amplia gama de imágenes.

net = alexnet;

Muestre la arquitectura de la red. La red tiene cinco capas convolucionales y tres capas totalmente conectadas. 

net.Layers
ans = 
  25x1 Layer array with layers:

     1   'data'     Image Input                   227x227x3 images with 'zerocenter' normalization
     2   'conv1'    Convolution                   96 11x11x3 convolutions with stride [4  4] and padding [0  0  0  0]
     3   'relu1'    ReLU                          ReLU
     4   'norm1'    Cross Channel Normalization   cross channel normalization with 5 channels per element
     5   'pool1'    Max Pooling                   3x3 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     6   'conv2'    Grouped Convolution           2 groups of 128 5x5x48 convolutions with stride [1  1] and padding [2  2  2  2]
     7   'relu2'    ReLU                          ReLU
     8   'norm2'    Cross Channel Normalization   cross channel normalization with 5 channels per element
     9   'pool2'    Max Pooling                   3x3 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
    10   'conv3'    Convolution                   384 3x3x256 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    11   'relu3'    ReLU                          ReLU
    12   'conv4'    Grouped Convolution           2 groups of 192 3x3x192 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    13   'relu4'    ReLU                          ReLU
    14   'conv5'    Grouped Convolution           2 groups of 128 3x3x192 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    15   'relu5'    ReLU                          ReLU
    16   'pool5'    Max Pooling                   3x3 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
    17   'fc6'      Fully Connected               4096 fully connected layer
    18   'relu6'    ReLU                          ReLU
    19   'drop6'    Dropout                       50% dropout
    20   'fc7'      Fully Connected               4096 fully connected layer
    21   'relu7'    ReLU                          ReLU
    22   'drop7'    Dropout                       50% dropout
    23   'fc8'      Fully Connected               1000 fully connected layer
    24   'prob'     Softmax                       softmax
    25   'output'   Classification Output         crossentropyex with 'tench' and 999 other classes

La primera capa, la de entrada de imágenes, requiere imágenes de entrada de un tamaño de 227 por 227 por 3, donde 3 es el número de canales de color. 

inputSize = net.Layers(1).InputSize
inputSize = 1×3

   227   227     3

Extraer características de imágenes

La red construye una representación jerárquica de las imágenes de entrada. Las capas más profundas contienen características de nivel más alto construidas con las características de nivel más bajo de capas anteriores. Para obtener las representaciones de las características de las imágenes de entrenamiento y de prueba, utilice activations en la capa totalmente conectada 'fc7'. Para obtener una representación de nivel más bajo de las imágenes, utilice una capa anterior de la red.

La red requiere imágenes de entrada de un tamaño de 227 por 227 por 3, pero las imágenes de los almacenes de datos de imágenes tienen diferentes tamaños. Para cambiar automáticamente el tamaño de las imágenes de entrenamiento y de prueba antes de introducirlas en la red, cree almacenes de datos de imágenes aumentados, especifique el tamaño de imagen deseado y utilice estos almacenes de datos como argumentos de entrada de activations.

augimdsTrain = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2),imdsTrain);
augimdsTest = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2),imdsTest);

layer = 'fc7';
featuresTrain = activations(net,augimdsTrain,layer,'OutputAs','rows');
featuresTest = activations(net,augimdsTest,layer,'OutputAs','rows');

Extraiga las etiquetas de clase de los datos de entrenamiento y de prueba.

YTrain = imdsTrain.Labels;
YTest = imdsTest.Labels;

Ajustar el clasificador de imágenes

Utilice las características extraídas de las imágenes de entrenamiento como variables predictoras y ajuste una máquina de vectores de soporte (SVM) multiclase con fitcecoc (Statistics and Machine Learning Toolbox).

mdl = fitcecoc(featuresTrain,YTrain);

Clasificar imágenes de prueba

Clasifique las imágenes de prueba con el modelo de SVM entrenado y las características extraídas de las imágenes de prueba.

YPred = predict(mdl,featuresTest);

Muestre cuatro imágenes de prueba de muestra con etiquetas predichas.

idx = [1 5 10 15];
figure
for i = 1:numel(idx)
    subplot(2,2,i)
    I = readimage(imdsTest,idx(i));
    label = YPred(idx(i));
    
    imshow(I)
    title(label)
end

Calcule la precisión de clasificación en el conjunto de prueba. La precisión es la fracción de etiquetas que la red predice correctamente.

accuracy = mean(YPred == YTest)
accuracy = 1

Esta SVM tiene una precisión alta. Si la precisión no es lo suficientemente alta utilizando la extracción de características, pruebe la transferencia del aprendizaje en su lugar.

Argumentos de salida

contraer todo

Red neuronal convolucional AlexNet preentrenada, devuelta como un objeto SeriesNetwork.

Arquitectura de red neuronal convolucional AlexNet sin entrenar, devuelta como un arreglo Layer.

Sugerencias

  • Para ver una introducción práctica gratuita a métodos de deep learning prácticos, consulte Deep Learning Onramp.

Referencias

[1] ImageNet. http://www.image-net.org

[2] Russakovsky, O., Deng, J., Su, H., et al. "ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge." International Journal of Computer Vision (IJCV). Vol 115, Issue 3, 2015, pp. 211–252

[3] Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks." Advances in neural information processing systems. 2012.

[4] BVLC AlexNet Model. https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_alexnet

Capacidades ampliadas

Historial de versiones

Introducido en R2017a

Consulte también

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