Resnet-50是一种预用模型，它已经在ImageNet数据库的子集上培训，并在2015年赢得了Imagenet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）竞争。该模型培训超过一百万只图像，有177层in total, corresponding to a 50 layer residual network, and can classify images into 1000 object categories (e.g. keyboard, mouse, pencil, and many animals).
从操作系统中或从MATLAB中打开ResET50.MLPKGIGSTALL文件将启动您拥有的发布的安装过程。
此MLPKGINStall文件对于R2017B及更大的功能是功能的。
用法示例：
％访问训练的模型
net = resnet50（）;
％看架构的详细信息
Net.Layers.
％读取图像以分类
我= 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Reset-50对图像进行分类
标签=分类（网络，i）
％显示图像和分类结果
数字
imshow（i）
文字（10,20，char（标签），'颜色'，'白色'）