ResNet-50是在ImageNet数据库子集上进行训练的预训练模型，它在2015年ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中获得了冠军。该模型对100多万幅图像进行训练，共177层，对应50层残差网络，可将图像分类为1000个对象类别(如键盘、鼠标、铅笔和许多动物)。
打开resnet50。mlpkginstall文件，从您的操作系统或MATLAB将启动安装过程，您有。
这个mlpkginstall文件适用于R2017b和更高版本。
使用的例子:
%访问训练过的模型
网= resnet50 ();
%查看架构的详细信息
网。层
读取要分类的图像
I = imread(“peppers.png”);
%调整图像大小
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
分类(净额，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”)