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squeezenet

Rete neurale convoluzionale SqueezeNet (non consigliata)

  • SqueezeNet network architecture

squeezenet non è consigliata. Utilizzare invece la funzione imagePretrainedNetwork. Per ulteriori informazioni, vedere Storico della versione.

Descrizione

SqueezeNet è una rete neurale convoluzionale con 18 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. Questa funzione restituisce una rete SqueezeNet v1.1, che presenta una precisione simile alla precisione di SqueezeNet v1.0 ma richiede meno operazioni in virgola mobile per ciascuna previsione [3]. La dimensione di input dell'immagine della rete è 227x227. Per ulteriori reti addestrate in MATLAB®, vedere Reti neurali profonde preaddestrate.

net = squeezenet restituisce una rete SqueezeNet addestrata sul set di dati di ImageNet.

esempio

net = squeezenet('Weights','imagenet') restituisce una rete SqueezeNet addestrata sul set di dati di ImageNet. Questa sintassi è equivalente a net = squeezenet.

lgraph = squeezenet('Weights','none') restituisce l'architettura della rete SqueezeNet non addestrata.

Esempi

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Caricare una rete SqueezeNet preaddestrata.

net = squeezenet
net = 

  DAGNetwork with properties:

         Layers: [68×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [75×2 table]

Questa funzione restituisce un oggetto DAGNetwork.

SqueezeNet è compresa in Deep Learning Toolbox™. Per caricare altre reti, utilizzare le funzioni come googlenet per ottenere i link e scaricare le reti preaddestrate dall'Add-On Explorer.

Argomenti di output

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Rete neurale convoluzionale SqueezeNet preaddestrata, restituita come un oggetto DAGNetwork.

Architettura della rete neurale convoluzionale SqueezeNet non addestrata, restituita come un oggetto LayerGraph.

Riferimenti

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

[2] Iandola, Forrest N., Song Han, Matthew W. Moskewicz, Khalid Ashraf, William J. Dally, and Kurt Keutzer. “SqueezeNet: AlexNet-Level Accuracy with 50x Fewer Parameters and <0.5MB Model Size.” Preprint, submitted November 4, 2016. https://arxiv.org/abs/1602.07360.

[3] Iandola, Forrest N. "SqueezeNet." https://github.com/forresti/SqueezeNet.

Funzionalità estese

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Cronologia versioni

Introdotto in R2018a

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