resnet101
(不推荐)ResNet-101 卷积神经网络
不建议使用 resnet101
。请改用 imagePretrainedNetwork
函数并指定 "resnet101"
模型。有关详细信息,请参阅版本历史记录。
说明
ResNet-101 是深度为 101 层的卷积神经网络。您可以从 ImageNet 数据库 [1] 中加载该网络的预训练版本,该版本基于 ImageNet 数据库的超过一百万个图像进行训练。该预训练网络可以将图像分类至 1000 个目标类别(例如键盘、鼠标、铅笔和多种动物)。因此,该网络已基于大量图像学习了丰富的特征表示。该网络的图像输入大小为 224×224。有关 MATLAB® 中预训练网络的详细信息,请参阅预训练的深度神经网络。
返回基于 ImageNet 数据集训练的 ResNet-101 网络。net
= resnet101
此函数需要 Deep Learning Toolbox™ Model for ResNet-101 Network 支持包。如果未安装此支持包,则函数会提供下载链接。
返回基于 ImageNet 数据集训练的 ResNet-101 网络。此语法等效于 net
= resnet101('Weights','imagenet'
)net = resnet101
。
返回未经训练的 ResNet-101 网络架构。未经训练的模型不需要支持包。 lgraph
= resnet101('Weights','none'
)
示例
输出参量
参考
[1] ImageNet. http://www.image-net.org.
[2] He, Kaiming, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. "Deep residual learning for image recognition." In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 770-778. 2016.