Modèles de Deep Learning préentraînés
Profiter des architectures de modèles développées par la communauté de recherche sur le Deep Learning. Les modèles courants offrent une architecture robuste et ne nécessitent pas de repartir de zéro.
Obtenir des modèles préentraînés
Au lieu de créer un modèle de Deep Learning en partant de zéro, utilisez un modèle préentraîné, que vous pouvez appliquer directement ou adapter à votre tâche.
Modèles MATLAB
Explorez MATLAB Deep Learning Model Hub pour accéder aux derniers modèles par catégorie et à tous les conseils pour choisir un modèle.
Chargez la plupart des modèles en ligne de commande. Par exemple :
net = darknet19;
Modèles open-source
Convertissez les modèles TensorFlow™, PyTorch® et ONNX™ vers les réseaux MATLAB en utilisant une fonction d'importation. Par exemple :
net = importTensorFlowNetwork("EfficientNetV2L")
Appliquer des modèles préentraînés
Appliquez des modèles préentraînés pour la classification d'images, la Computer Vision, le traitement audio, le traitement LiDAR et d'autres workflows de Deep Learning.
- Trouvez le meilleur modèle préentraîné et appliquez-le directement à votre tâche.
- Effectuez un apprentissage par transfert en adaptant un modèle préentraîné à une nouvelle tâche ou à un nouveau jeu de données. Il est plus rapide et plus facile de mettre à jour et de réentraîné un modèle que de le créer à partir de zéro.
- Utilisez un modèle préentraîné comme extracteur de caractéristiques en utilisant les activations de couches en tant que caractéristiques. Utilisez ensuite ces caractéristiques pour entraîner un autre modèle de Machine Learning, tel qu'une machine à vecteurs de support (SVM).
- Utilisez un modèle préentraîné comme base pour un autre type de modèle. Par exemple, utilisez un réseau de neurones à convolution (CNN) comme point de départ pour créer un modèle de détection d'objets ou de segmentation sémantique.
Classification d'images
Pour les tâches de classification d'images, utilisez un réseau de neurones à convolution tel que NASNet-Mobile ou EfficientNet. La majorité des CNN sont entraînés sur la base de données ImageNet.
Computer Vision
Analysez des images et des vidéos en utilisant la détection d'objets (YOLO), la segmentation d'instances/sémantique (AdaptSeg/MASK R-CNN) et la classification de vidéos (SlowFast).
Traitement audio
LiDAR
Analysez des données de nuages de points en utilisant la classification (PointNet), la détection d'objets (PointPillars) et la segmentation sémantique (PointSeg).
Traitement du langage naturel
Conseils pour la sélection des modèles
Vous pouvez choisir entre de nombreux modèles préentraînés, chaque modèle présentant des compromis :
Rapidité
Pour démarrer, choisissez l'un des modèles les plus rapides, comme SqueezeNet ou GoogleNet. Itérez ensuite rapidement en essayant différentes options de prétraitement et d'apprentissage.
Précision
Une fois que vous avez déterminé quels paramètres fonctionnent le mieux, essayez un modèle plus précis, comme Inception-v3 ou ResNet-50, et vérifiez si cela améliore vos résultats.
Taille
Lorsque vous déployez sur des dispositifs périphériques tels que Raspberry Pi® ou des FPGA, choisissez un modèle à faible empreinte mémoire, comme SqueezeNet ou MobileNet-v2.
Produits
Découvrez les produits utilisés avec les modèles de Deep Learning.
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