ResNet-50是一个在ImageNet数据库子集上进行训练的预训练模型，并赢得了2015年ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC)竞赛。该模型对100多万张图像进行训练，共177层，对应50层残差网络，可以将图像分类为1000种对象类别(如键盘、鼠标、铅笔和许多动物)。
打开resnet50。mlpkginstall文件将从您的操作系统或MATLAB内部启动您所拥有的发行版的安装过程。
这个mlpkginstall文件适用于R2017b及更高版本。
使用的例子:
%访问训练过的模型
网= resnet50 ();
查看体系结构的详细信息
网。层
%读取图像进行分类
I = imread(“peppers.png”);
%调整图像的大小
深圳= net.Layers (1) .InputSize
我=(1:深圳(1),1:深圳(2),1:深圳(3));
%使用Resnet-50对图像进行分类
标签=分类(净，I)
%显示图像和分类结果
数字
imshow(我)
文本(10年,20年,char(标签),“颜色”,“白”)