ResNet-50 pretrained模型,一直在训练ImageNet数据库的一个子集,赢得了ImageNet大规模视觉识别的挑战(ILSVRC)在2015年的竞争。模型训练超过一百万图片,总共有177层,对应于一个50层残余网络,可以分类图像到1000年对象类别(如键盘、鼠标、铅笔,和许多动物)。
打开resnet50。mlpkginstall文件从您的操作系统或从MATLAB将启动安装过程中释放。
这对于R2017b mlpkginstall文件功能。
使用的例子:
%访问训练模型
网= resnet50 ();
%看到建筑的细节
net.Layers
%读图像进行分类
I = imread (“peppers.png”);
%调整图片的大小
深圳= net.Layers (1) .InputSize
我=(1:深圳(1),1:深圳(2),1:深圳(3));
%使用Resnet-50分类图像
标签=分类(净,我)
%显示图像和分类的结果
图
imshow(我)
文本(10年,20年,char(标签),“颜色”,“白”)