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ResNet-50网络的深度学习工具箱模型

用于图像分类的预训练的Resnet-50网络模型
5.0
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更新2020年3月18日

ResNet-50是一个预训练的模型,已经在ImageNet数据库的一个子集上进行了训练,并在2015年赢得了ImageNet大型视觉识别挑战(ILSVRC)竞赛。该模型对100多万幅图像进行训练,共有177层,对应于50层残差网络,可以将图像分类为1000个对象类别(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中启动安装过程。
这个mlpkginstall文件适用于R2017b和更高版本。
使用的例子:
%访问训练后的模型
网= resnet50 ();
查看架构的详细信息
net.Layers
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(net, 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”)

意见及评级(26)

你好,你能告诉我如何计算图像的精度吗

非常好!

有人在imagenet验证集上测试过吗?我得到了70%的准确率,比keras预培训的resnet50的报告低4-5%

老挝WuLve

我下载了这个工具箱,如何安装制作数据集。

Yu-Liang陈

灰吕刘

大家好,我目前正在使用这个建筑作为我的荣誉项目的一部分,在胸部x光中分割肺。然而,我现在的一个主要问题是,这些图像的大小是1092x1920,而ResNet只能容纳224 * 224的图像。有办法解决这个问题吗?

任何帮助或建议将非常感谢!

ranheng跑

我需要这个Resnet-50网络用于Matlab 2016-b。
你能给我一些建议吗?

azharimran63@gmail.com

能不能告诉我,我怎样才能得到它的逐层代码?

软件

zhangshaungqing谢谢

我使用以下代码成功地培训了resnet网络,没有出现上述问题。
numClasses =元素个数(类别(imdsTrain.Labels));
lgraph = removeLayers(lgraph, {'fc1000','fc1000_softmax','ClassificationLayer_fc1000'});
newLayers = [
fullyConnectedLayer (numClasses“名称”、“俱乐部”,“WeightLearnRateFactor”, 10日BiasLearnRateFactor, 10)
softmaxLayer('名称',' softmax ')
classificationLayer('名称',' classoutput '));
lgraph = addLayers (lgraph newLayers);
lgraph = connectLayers (lgraph avg_pool, fc);

龚bangming

华为田

“我有一个问题,第12层的输出与第13层期望的输入不兼容。”

是的。我也有这个问题

layersTransfer = net.Layers (1: end-3);
numClasses =元素个数(类别(trainingImages.Labels))
层= [
layersTransfer
fullyConnectedLayer (numClasses WeightLearnRateFactor, 20日BiasLearnRateFactor, 20)
softmaxLayer
classificationLayer];
netTransfer = trainNetwork (trainingImages层,选项);

不工作,ResNet-50和我有同样的问题,第12层是不兼容的第13层

凯撒

我曾经使用过ResNet-50,在尝试从保存的检查点恢复训练时,我遇到了第12层与第13层不兼容的问题

Hanbin张

“我有一个问题,第12层的输出与第13层期望的输入不兼容。”

是的。我也有这个问题

你好,
我正在尝试测试由1560张图片组成的数据集上的resnet 50。我有一个问题,第12层的输出与第13层期望的输入不兼容。

关于我如何解决这个问题的任何建议都非常感谢

大有江

不错的工作!

好!

MATLAB版本兼容性
创建R2017b
兼容R2017b到R2020a
平台的兼容性
窗户 macOS Linux