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inceptionv3

Rete neurale convoluzionale Inception-v3 (non consigliata)

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  • Inception-v3 network architecture

inceptionv3 non è consigliata. Utilizzare invece la funzione imagePretrainedNetwork e specificare il modello "inceptionv3". Per ulteriori informazioni, vedere Cronologia della versione.

Sintassi

net = inceptionv3
net = inceptionv3('Weights','imagenet')
lgraph = inceptionv3('Weights','none')

Descrizione

Inception-v3 è una rete neurale convoluzionale con 48 livelli di profondità. È possibile caricare una versione preaddestrata della rete, addestrata su oltre un milione di immagini del database di ImageNet [1]. La rete preaddestrata è in grado di classificare le immagini in 1000 categorie di oggetti, come tastiera, mouse, matita e molti animali. Di conseguenza, la rete ha appreso rappresentazioni ricche di feature per un'ampia gamma di immagini. La rete ha una dimensione di input dell'immagine di 299x299. Per ulteriori reti addestrate in MATLAB®, vedere Reti neurali profonde preaddestrate.

esempio

net = inceptionv3 restituisce una rete Inception-v3 addestrata sul database di ImageNet.

Questa funzione richiede il pacchetto di supporto Deep Learning Toolbox™ Model for Inception-v3 Network. Se il pacchetto di supporto non è installato, la funzione fornisce un link per il download.

net = inceptionv3('Weights','imagenet') restituisce una rete Inception-v3 addestrata sul database di ImageNet. Questa sintassi è equivalente a net = inceptionv3.

lgraph = inceptionv3('Weights','none') restituisce l'architettura della rete Inception-v3 non addestrata. Il modello non addestrato non richiede il pacchetto di supporto.

Esempi

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Scaricare e installare il pacchetto di supporto Deep Learning Toolbox Model for Inception-v3 Network.

Digitare inceptionv3 nella riga di comando.

inceptionv3

Se il pacchetto di supporto Deep Learning Toolbox Model for Inception-v3 Network non è installato, la funzione fornisce un link al pacchetto di supporto richiesto nell’Add-On Explorer. Fare clic sul link per installare il pacchetto di supporto, quindi fare clic su Install. Verificare che l’installazione sia stata eseguita correttamente digitando inceptionv3 nella riga di comando. Se il pacchetto di supporto richiesto è installato, la funzione restituisce un oggetto DAGNetwork.

inceptionv3
ans = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [316×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [350×2 table]

Visualizzare la rete con Deep Network Designer. 

deepNetworkDesigner(inceptionv3)

Scoprire altre reti neurali preaddestrate in Deep Network Designer facendo clic su New.

Deep Network Designer start page showing available pretrained neural networks

Se è necessario scaricare una rete neurale, fermarsi sulla rete neurale desiderata e fare clic su Install per aprire l’Add-On Explorer.

Argomenti di output

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Rete neurale convoluzionale Inception-v3 preaddestrata, restituita come un oggetto DAGNetwork.

Architettura della rete neurale convoluzionale Inception-v3 non addestrata, restituita come un oggetto LayerGraph.

Riferimenti

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

[2] Szegedy, Christian, Vincent Vanhoucke, Sergey Ioffe, Jon Shlens, and Zbigniew Wojna. "Rethinking the inception architecture for computer vision." In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2818-2826. 2016.

Funzionalità estese

Cronologia versioni

Introdotto in R2017b

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R2024a: Non consigliato

inceptionv3 non è consigliata. Utilizzare invece la funzione imagePretrainedNetwork e specificare "inceptionv3" come modello.

Non è prevista la sospensione dell'assistenza per la funzione inceptionv3. Comunque, la funzione imagePretrainedNetwork presenta delle funzionalità aggiuntive che aiutano i workflow del transfer learning. Ad esempio, è possibile specificare il numero di classi nei dati utilizzando l'opzione numClasses; in questo modo, la funzione restituisce una rete pronta per essere riaddestrata senza bisogno di modifiche.

La funzione imagePretrainedNetwork restituisce la rete come oggetto dlnetwork che non memorizza i nomi delle classi. Per ottenere i nomi delle classi della rete preaddestrata, utilizzare il secondo argomento di output della funzione imagePretrainedNetwork.

Questa tabella mostra alcuni usi tipici della funzione inceptionv3 e come aggiornare il codice per utilizzare invece la funzione imagePretrainedNetwork.

Non consigliatoConsigliato
net = inceptionv3;[net,classNames] = imagePretrainedNetwork("inceptionv3");
net = inceptionv3(Weights="none");net = imagePretrainedNetwork("inceptionv3",Weights="none");

imagePretrainedNetwork restituisce un oggetto dlnetwork che presenta inoltre questi vantaggi:

  • Gli oggetti dlnetwork sono un tipo di dati unificato che supporta la costruzione di reti, la previsione, l'addestramento integrato, la visualizzazione, la compressione, la verifica e i loop di addestramento personalizzati.

  • Gli oggetti dlnetwork supportano una gamma più ampia di architetture di rete che è possibile creare o importare da piattaforme esterne.

  • La funzione trainnet supporta gli oggetti dlnetwork che consentono di specificare le funzioni di perdita con facilità. È possibile scegliere tra le funzioni di perdita integrate o specificare una funzione di perdita personalizzata.

  • L'addestramento e la previsione con gli oggetti dlnetwork è generalmente più veloce dei workflow LayerGraph e trainNetwork.

Per addestrare una rete neurale specificata come oggetto dlnetwork, utilizzare la funzione trainnet.

Vedi anche

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