efficientnetb0
语法
说明
EfficientNet-b0 是一个卷积神经网络,基于来自 ImageNet 数据库 [1] 的超过一百万个图像进行训练。该网络可以将图像分类至 1000 个目标类别(例如键盘、鼠标、铅笔和多种动物)。因此,该网络已基于大量图像学习了丰富的特征表示。该网络的图像输入大小为 224×224。有关 MATLAB® 中预训练网络的详细信息,请参阅预训练的深度神经网络。
您可以通过 classify
使用 EfficientNet-b0 模型对新图像进行分类。按照使用 GoogLeNet 对图像进行分类的步骤执行操作,但是用 EfficientNet-b0 替换 GoogLeNet。
要针对新分类任务重新训练网络,请按照训练深度学习网络以对新图像进行分类的步骤操作,但是加载 EfficientNet-b0 而不是 GoogLeNet。
返回基于 ImageNet 数据集训练的 EfficientNet-b0 模型网络。net
= efficientnetb0
此函数需要 Deep Learning Toolbox™ Model for EfficientNet-b0 Network 支持包。如果未安装此支持包,则函数会提供下载链接。
返回基于 ImageNet 数据集训练的 EfficientNet-b0 模型网络。此语法等效于 net
= efficientnetb0('Weights','imagenet'
)net = efficientnetb0
。
返回未经训练的 EfficientNet-b0 模型网络架构。未经训练的模型不需要支持包。 lgraph
= efficientnetb0('Weights','none'
)
示例
输出参数
参考
[1] ImageNet. http://www.image-net.org
[2] Mingxing Tan and Quoc V. Le, “EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks,” ArXiv Preprint ArXiv:1905.1194, 2019.
扩展功能
版本历史记录
在 R2020b 中推出