resnet18

ResNet-18卷积神经网络

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语法

网= resnet18
网= resnet18(“权重”,“imagenet”)
lgraph = resnet18(“权重”,“没有一个”)

描述

ResNet-18是一个18层深的卷积神经网络。您可以从ImageNet数据库中加载经过训练的网络的预训练版本，该版本包含了100多万张图像[1]。这个预先训练好的网络可以将图像分成1000个对象类别，比如键盘、鼠标、铅笔和许多动物。因此，该网络学会了丰富的特征表示，为广泛的图像。网络的图像输入大小为224×224。用于MATLAB中更多的预训练网络®,请参阅预先训练的深度神经网络。

您可以使用分类使用ResNet-18模型对新图像进行分类。遵循以下步骤使用GoogLeNet对图像进行分类用ResNet-18代替GoogLeNet。

要对网络进行新的分类任务再培训，请遵循以下步骤训练深度学习网络对新图像进行分类装载的是ResNet-18而不是GoogLeNet。

例子

净= resnet18返回一个针对ImageNet数据集训练的ResNet-18网络。

此函数需要深度学习工具箱™模型ResNet-18网络金宝app支持包。如果未安装此支持金宝app包，则该函数提供下载链接。

净= resnet18(“权重”,“imagenet”)返回一个在ImageNet数据集上训练的ResNet-18网络网= resnet18。

lgraph= resnet18(“权重”,“没有”)返回未经训练的ResNet-18网络架构。未经训练的模型不需要支持包。金宝app

例子

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下载并安装深度学习工具箱模型ResNet-18网络金宝app支持包。

类型resnet18在命令行。

resnet18

如果深度学习工具箱模型ResNet-18网络金宝app未安装支持包，则该函数在加载项资源管理器中提供到所需支持包的链接。要安装支持包，请单击链接，然后金宝app单击安装。通过键入检查安装是否成功resnet18在命令行。如果安装了所需的支持包，则该函数金宝app返回DAGNetwork对象。

resnet18
属性:Layers:[72×1 nnet.cn .layer. layer. layer]连接:[79×2 table]

输出参数

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训练前的ResNet-18卷积神经网络，作为a返回DAGNetwork对象。

未经训练的ResNet-18卷积神经网络结构，返回为LayerGraph对象。

参考文献

[1]ImageNet。http://www.image-net.org

何，开明，张向宇，任少卿，孙健。“用于图像识别的深度剩余学习”。InIEEE计算机视觉和模式识别会议记录,770 - 778页。2016.

扩展功能

另请参阅

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介绍用MATLAB进行深度学习

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