resnet101
RESNET-101卷积神经网络
描述
RESNET-101是卷积神经网络，其深101层。您可以从ImageNet数据库加载培训了超过一万张图片的网络的预训练版本[1]。所述预训练网络可以将影像分为1000个对象类别，如键盘，鼠标，笔，和许多动物。其结果是，在网络了解到丰富的功能表示为各种图像。该网络具有的224-通过-224图像输入大小。对于MATLAB更多的预训练的网络®见预训练深层神经网络。
您可以使用分类使用RESNET-101型号的新图像进行分类。遵循以下步骤：分类影像使用GoogLeNet与RESNET-101替换GoogLeNet。
再培训上一个新的分类任务的网络，请按照下列步骤火车深学习网络分类新形象并加载RESNET-101代替GoogLeNet。
净= resnet101
此功能需要深度学习工具箱™模式对于RESNET-101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。
净= resnet101（ '权重'，'imagenet'）净= resnet101。
lgraph= resnet101（ '权重'，'没有'）
例子
输出参数
参考
[1]ImageNet。http://www.image-net.org
[2]他，开明，象屿张，少卿仁和健太阳“深残留学习图像识别。”在在IEEE会议计算机视觉和模式识别程序，第770-778。2016年
扩展功能
也可以看看
DAGNetwork|alexnet|densenet201|googlenet|inceptionresnetv2|inceptionv3|layerGraph|情节|resnet18|resnet50|squeezenet|trainNetwork|vgg16|vgg19
介绍了在R2017b
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