RESNET18
ResNet-18 convolutional neural network
描述
RESNET-18是一个卷积神经网络，深度为18层。您可以从ImageNet数据库中加载经过超过一百万张图像训练的网络版本[1]。预处理的网络可以将图像分类为1000个对象类别，例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物。结果，该网络已经为广泛的图像学习了丰富的功能表示。该网络的图像输入大小为224 by-224。在MATLAB中进行更多预处理的网络®， 看Pretrained Deep Neural Networks。
您可以使用classify使用RESNET-18模型对新图像进行分类。遵循步骤使用Googlenet对图像进行分类并用Resnet-18替换Googlenet。
要在新的分类任务上重新训练网络，请遵循训练深度学习网络以对新图像进行分类并加载Resnet-18而不是Googlenet。
小费
要创建适用于图像分类任务的未训练的残留网络，请使用resnetLayers。
net= resnet18
此功能需要深度学习工具箱™模型用于RESNET-18网络万博1manbetx支持包。如果未安装此支持万博1manbetx包，则该功能提供了下载链接。
net= resnet18（'striges'，“ Imagenet”）net = resnet18。
lgraph= resnet18（'striges'，'没有任何'）
例子
下载Resnet-18支持包万博1manbetx
下载并安装深度学习工具箱模型用于RESNET-18网络万博1manbetx支持包。
类型RESNET18在命令行。
RESNET18
如果深度学习工具箱模型用于RESNET-18网络support package is not installed, then the function provides a link to the required support package in the Add-On Explorer. To install the support package, click the link, and then click安装。Check that the installation is successful by typingRESNET18在命令行。如果安装了所需的支持软件包，则该万博1manbetx功能返回dagnetwork目的。
RESNET18
ans =带有属性的dagnetwork：层：[72×1 nnet.cnn.layer.layer]连接：[79×2表]
使用深网设计器可视化网络。
deepNetworkDesigner(resnet18)
Explore other pretrained networks in Deep Network Designer by clicking新的。
如果您需要下载网络，请在所需的网络上暂停，然后单击安装打开附加探索器。
输出参数
References
[1]成像网。http://www.image-net.org
[2]他，Kaiming，Xiangyu Zhang，Shaoqing Ren和Jian Sun。“图像识别的深度残留学习”。在Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 770-778. 2016.
扩展功能
版本历史记录
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