ResNet-101是在ImageNet数据库的一个子集上进行训练的预训练模型。该模型在100多万张图像上进行训练，共347层，对应101层残差网络，可将图像分为1000个对象类别(如键盘、鼠标、铅笔、许多动物等)。
打开resnet101。mlpkginstall文件从您的操作系统或从MATLAB内部将启动安装过程，您拥有的版本。
这个mlpkginstall文件适用于R2017b及以上版本。
使用的例子:
访问训练过的模型
网= resnet101 ();
%查看架构的详细信息
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-101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”)