vgg19
VGG-19 컨벌루션 신경망
설명
VGG-19는 19개 계층으로 구성된 컨벌루션 신경망입니다. ImageNet 데이터베이스의 1백만 개가 넘는 영상에 대해 훈련된 신경망의 사전 훈련된 버전을 불러올 수 있습니다 [1]. 사전 훈련된 신경망은 영상을 키보드, 마우스, 연필, 각종 동물 등 1,000가지 사물 범주로 분류할 수 있습니다. 그 결과 이 신경망은 다양한 영상을 대표하는 다양한 특징을 학습했습니다. 신경망의 영상 입력 크기는 224×224입니다. MATLAB®의 여타 훈련된 신경망에 대한 자세한 내용은 사전 훈련된 심층 신경망 항목을 참조하십시오.
VGG-19 신경망을 사용하여 classify
로 새 영상을 분류할 수 있습니다. GoogLeNet을 사용하여 영상 분류하기 항목의 단계를 따르되 GoogLeNet을 VGG-19로 바꾸어서 수행하십시오.
새로운 분류 작업에서 신경망을 다시 훈련시키려면 새로운 영상을 분류하도록 딥러닝 신경망 훈련시키기 항목의 단계를 수행하고 GoogLeNet 대신 VGG-19를 불러오십시오.
는 ImageNet 데이터 세트에서 훈련된 VGG-19 신경망을 반환합니다.net
= vgg19
이 함수를 사용하려면 Deep Learning Toolbox™ Model for VGG-19 Network 지원 패키지가 필요합니다. 이 지원 패키지가 설치되어 있지 않으면 함수에서 다운로드 링크를 제공합니다.
은 ImageNet 데이터 세트에서 훈련된 VGG-19 신경망을 반환합니다. 이 구문은 net
= vgg19('Weights','imagenet'
)net = vgg19
와 동일합니다.
은 훈련되지 않은 VGG-19 신경망 아키텍처를 반환합니다. 훈련되지 않은 모델에는 지원 패키지가 필요하지 않습니다.layers
= vgg19('Weights','none'
)
예제
출력 인수
참고 문헌
[1] ImageNet. http://www.image-net.org
[2] Russakovsky, O., Deng, J., Su, H., et al. “ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge.” International Journal of Computer Vision (IJCV). Vol 115, Issue 3, 2015, pp. 211–252
[3] Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. "Very deep convolutional networks for large-scale image recognition." arXiv preprint arXiv:1409.1556 (2014).
[4] Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Visual Recognition http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/
확장 기능
버전 내역
R2017a에 개발됨