xception

Rete neurale convoluzionale Xception (non consigliata)

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

Sintassi

net = xception

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

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

Descrizione

Xception è una rete neurale convoluzionale con 71 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.

net = xception restituisce una rete Xception addestrata sul set di dati di ImageNet.

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

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

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

Esempi

Download del pacchetto di supporto per Xception

Scaricare e installare il pacchetto di supporto Deep Learning Toolbox Model for Xception Network.

Digitare xception nella riga di comando.

xception

Se il pacchetto di supporto Deep Learning Toolbox Model for Xception 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 xception nella riga di comando. Se il pacchetto di supporto richiesto è installato, la funzione restituisce un oggetto DAGNetwork.

xception

ans = 

  DAGNetwork with properties:

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

Visualizzare la rete con Deep Network Designer.

deepNetworkDesigner(xception)

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

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

net — Rete neurale convoluzionale Xception preaddestrata

Oggetto DAGNetwork

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

lgraph — Architettura della rete neurale convoluzionale Xception non addestrata

Oggetto LayerGraph

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

Riferimenti

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

[2] Chollet, François. “Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions.” Preprint, submitted in 2016. https://doi.org/10.48550/ARXIV.1610.02357.

Funzionalità estese

Generazione di codice C/C++

Genera codice C e C++ con MATLAB® Coder™.

Per la generazione di codice, è possibile caricare la rete utilizzando la sintassi net = xception o passando la funzione xception su coder.loadDeepLearningNetwork (MATLAB Coder). Ad esempio: net = coder.loadDeepLearningNetwork('xception')

Per ulteriori informazioni, vedere Load Pretrained Networks for Code Generation (MATLAB Coder).

La sintassi xception('Weights','none') non è supportata per la generazione di codice.

Generazione di codice GPU

Genera codice CUDA® per GPU NVIDIA® con GPU Coder™.

Note sull’utilizzo e sulle limitazioni:

• Per la generazione di codice, è possibile caricare la rete utilizzando la sintassi net = xception o passando la funzione xception su coder.loadDeepLearningNetwork (GPU Coder). Ad esempio: net = coder.loadDeepLearningNetwork('xception')

  Per ulteriori informazioni, vedere Load Pretrained Networks for Code Generation (GPU Coder).

• La sintassi xception('Weights','none') non è supportata per la generazione di codice GPU.

Cronologia versioni

Introdotto in R2019a

R2024a: Non consigliato

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

Non è prevista la sospensione dell'assistenza per la funzione xception. 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 xception e come aggiornare il codice per utilizzare invece la funzione imagePretrainedNetwork.

Non consigliato	Consigliato
net = xception;	[net,classNames] = imagePretrainedNetwork("xception");
net = xception(Weights="none");	net = imagePretrainedNetwork("xception",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

imagePretrainedNetwork | dlnetwork | trainingOptions | trainnet | Deep Network Designer

Argomenti

• Preparazione della rete per il transfer learning con Deep Network Designer
• Deep Learning in MATLAB
• Reti neurali profonde preaddestrate
• Classificazione di immagini utilizzando GoogLeNet
• Retrain Neural Network to Classify New Images
• Train Residual Network for Image Classification