xception

Red neuronal convolucional Xception

Desde R2019a

Sintaxis

net = xception

net = xception('Weights','imagenet')

lgraph = xception('Weights','none')

Descripción

Xception es una red neuronal convolucional con 71 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 299 por 299. Para ver más redes preentrenadas en MATLAB^®, consulte Redes neuronales profundas preentrenadas.

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

Para volver a entrenar la red en una nueva tarea de clasificación, siga los pasos indicados en Entrenar redes de deep learning para clasificar nuevas imágenes y cargue Xception en lugar de GoogLeNet.

ejemplo

net = xception devuelve una red Xception entrenada con el conjunto de datos de ImageNet.

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

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

lgraph = xception('Weights','none') devuelve la arquitectura de red Xception sin entrenar. El modelo sin entrenar no requiere ningún paquete de soporte.

Ejemplos

contraer todo

Descargar el paquete de soporte Xception

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

Escriba xception en la línea de comandos.

xception

Si el paquete de soporte Deep Learning Toolbox Model for Xception 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 xception en la línea de comandos. Si el paquete de soporte requerido está instalado, la función devuelve un objeto DAGNetwork.

xception

ans = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [171×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [182×2 table]

Visualice la red con Deep Network Designer.

deepNetworkDesigner(xception)

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.

Argumentos de salida

contraer todo

`net` — Red neuronal convolucional Xception preentrenada
objeto `DAGNetwork`

Red neuronal convolucional Xception preentrenada, devuelta como objeto DAGNetwork.

`lgraph` — Arquitectura de red neuronal convolucional Xception sin entrenar
objeto `LayerGraph`

Arquitectura de red neuronal convolucional Xception sin entrenar, devuelta como objeto LayerGraph.

Referencias

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

[2] Chollet, F., 2017. "Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions." arXiv preprint, pp.1610-02357.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++
Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Para generar código, puede cargar la red mediante la sintaxis net = xception o pasando la función xception a coder.loadDeepLearningNetwork (MATLAB Coder). Por ejemplo, net = coder.loadDeepLearningNetwork('xception').

Para obtener más información, consulte Load Pretrained Networks for Code Generation (MATLAB Coder).

La sintaxis xception('Weights','none') no es compatible con la generación de código.

Generación de código de GPU
Genere código CUDA® para GPU NVIDIA® mediante GPU Coder™.

Notas y limitaciones de uso:

Para generar código, puede cargar la red mediante la sintaxis net = xception o pasando la función xception a coder.loadDeepLearningNetwork (GPU Coder). Por ejemplo, net = coder.loadDeepLearningNetwork('xception').
Para obtener más información, consulte Load Pretrained Networks for Code Generation (GPU Coder).
La sintaxis xception('Weights','none') no es compatible con la generación de código GPU.

Historial de versiones

Introducido en R2019a

Consulte también