ResNet-50是一种预训练模型，已在ImageNet数据库的子集上进行过训练，并赢得了ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）2015年的比赛。该模型在100多万张图像上进行训练，共有177层，对应50层剩余网络，可将图像分类为1000个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。
从您的操作系统或MATLAB中打开resnet50.mlpkginstall文件将启动您的版本的安装过程。
此mlpkginstall文件适用于R2017b及更高版本。
用法示例：
%访问经过培训的模型
net=resnet50（）；
%请参阅架构的详细信息
net.Layers
%阅读图像进行分类
I=imread（'peppers.png'）；
%调整图像的大小
sz=净层（1）.InputSize
I=I（1:sz（1），1:sz（2），1:sz（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
图形
imshow（I）
文本（10,20，字符（标签），“颜色”，“白色”）