Built-In Pretrained Networks

Load built-in pretrained networks and perform transfer learning

Deep Learning Toolbox™ provides several pretrained networks suitable for transfer learning. Transfer learning is the process of taking a pretrained deep learning network and fine-tuning it to learn a new task. Using transfer learning is usually faster and easier than training a network from scratch. You can quickly transfer learned features to a new task using a smaller amount of data. To explore the available pretrained networks, use Deep Network Designer. For more information, see Reti neurali profonde preaddestrate.

App

Deep Network Designer

Progetta, visualizza e addestra le reti di Deep Learning

Funzioni

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Pretrained Networks

`squeezenet`	SqueezeNet convolutional neural network
`googlenet`	Rete neurale convoluzionale GoogLeNet
`inceptionv3`	Rete neurale convoluzionale Inception-v3
`densenet201`	DenseNet-201 convolutional neural network
`mobilenetv2`	Rete neurale convoluzionale MobileNet-v2 (Da R2019a)
`resnet18`	Rete neurale convoluzionale ResNet-18
`resnet50`	Rete neurale convoluzionale ResNet-50
`resnet101`	Rete neurale convoluzionale ResNet-101
`xception`	Xception convolutional neural network (Da R2019a)
`inceptionresnetv2`	Rete neurale convoluzionale Inception-ResNet-v2 preaddestrata
`nasnetlarge`	Pretrained NASNet-Large convolutional neural network (Da R2019a)
`nasnetmobile`	Pretrained NASNet-Mobile convolutional neural network (Da R2019a)
`shufflenet`	Pretrained ShuffleNet convolutional neural network (Da R2019a)
`darknet19`	DarkNet-19 convolutional neural network (Da R2020a)
`darknet53`	DarkNet-53 convolutional neural network (Da R2020a)
`efficientnetb0`	EfficientNet-b0 convolutional neural network (Da R2020b)
`alexnet`	Rete neurale convoluzionale AlexNet
`vgg16`	Rete neurale convoluzionale VGG-16
`vgg19`	Rete neurale convoluzionale VGG-19

Argomenti

Classify Webcam Images Using Deep Learning
This example shows how to classify images from a webcam in real time using the pretrained deep convolutional neural network GoogLeNet.
Addestramento della rete di Deep Learning per classificare nuove immagini
Questo esempio mostra come utilizzare il transfer learning per riaddestrare una rete neurale convoluzionale, per classificare un nuovo set di immagini.
Transfer learning utilizzando una rete preaddestrata
Questo esempio mostra come perfezionare una rete neurale convoluzionale GoogLeNet preaddestrata per eseguire la classificazione di una nuova raccolta di immagini.
Reti neurali profonde preaddestrate
Apprendere come scaricare e utilizzare le reti neurali convoluzionali preaddestrate per la classificazione, il transfer learning e l’estrazione di feature.
Deep Learning in MATLAB
Scoprire le capacità del Deep Learning in MATLAB^® utilizzando le reti neurali convoluzionali per la classificazione e la regressione, incluse le reti preaddestrate e il transfer learning, nonché l’addestramento su GPU, CPU, cluster e cloud.
Deep Learning Tips and Tricks
Learn how to improve the accuracy of deep learning networks.

Informazioni complementari

MATLAB Deep Learning Model Hub

Esempi in primo piano

Classificazione di immagini utilizzando GoogLeNet

Questo esempio mostra come classificare un’immagine con la rete neurale convoluzionale profonda preaddestrata GoogLeNet.

Apri live script

Transfer Learning con Deep Network Designer

Eseguire in modo interattivo il perfezionamento di una rete preaddestrata di Deep Learning per apprendere una nuova attività di classificazione delle immagini.

Apri live script

Extract Image Features Using Pretrained Network

Extract learned image features from a pretrained convolutional neural network and use those features to train an image classifier. Feature extraction is the easiest and fastest way to use the representational power of pretrained deep networks. For example, you can train a support vector machine (SVM) using fitcecoc (Statistics and Machine Learning Toolbox™) on the extracted features. Because feature extraction only requires a single pass through the data, it is a good starting point if you do not have a GPU to accelerate network training with.

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Classify Images in Simulink Using GoogLeNet

Classify an image in Simulink® using the Image Classifier block. The example uses the pretrained deep convolutional neural network GoogLeNet to perform the classification.

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