ResNet-50 网络的深度学习工具箱模型：用于图像分类的预训练 Resnet-50 网络模型-matlab开发

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ResNet-50 是一个预训练模型，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 大规模视觉识别挑战 (ILSVRC) 比赛。该模型在超过一百万张图像上进行了训练，有 177 层总共对应一个50层的残差网络，可以将图像分为1000个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。从您的操作系统或 MATLAB 中打开 resnet50.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。该mlpkginstall文件可用于R2017b及更高版本。用法示例： % 访问训练好的模型净 = resnet50(); % 查看架构细节网络层% 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:

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