图像缩略图

RESNET-50网络的深度学习工具箱模型

预验证的Resnet-50网络模型用于图像分类

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更新2022年3月9日

RESNET-50是一个验证的模型,已在Imagenet数据库的一部分上进行了培训,并在2015年赢得了Imagenet大规模视觉识别挑战(ILSVRC)竞赛。总共对应于50层残留网络,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)。
从操作系统或MATLAB内部打开Resnet50.mlpkginstall文件将启动您拥有的版本的安装过程。
此MLPKGINSTALL文件适用于R2017B及以后的文件。
用法示例:
%访问训练有素的模型
net = resnet50();
%查看架构的详细信息
net.layers
%阅读图像进行分类
i = imread('peppers.png');
%调整图像的大小
sz = net.layers(1).inputsize
i = i(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(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(i)
文本(10,20,char(标签),“颜色”,“白色”)

MATLAB释放兼容性
使用R2017B创建
与R2017B到R2022A兼容
平台兼容性
视窗 苹果系统 Linux
致谢

启发:预先训练的3D Resnet-50

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