ResNet-18 深度学习工具箱模型

描述

本仓库提供了一个预先训练的 ResNet-18 神经网络模型，该模型已经在 ImageNet 数据库的子集上进行了训练。ResNet-18 是一个深度学习模型，能够在超过一百万张图像上进行训练，并将图像分类为 1000 个不同的对象类别，例如键盘、鼠标、铅笔和各种动物等。

安装与使用

安装

1. 下载 resnet18.mlpkginstall 文件。
2. 在您的操作系统中或在 MATLAB 中打开该文件，即可启动安装过程。
3. 该 mlpkginstall 文件适用于 MATLAB R2018a 及更高版本。

使用示例

以下是一个简单的使用示例，展示了如何加载模型、查看模型架构、读取图像并进行分类：

% 访问训练好的模型
net = resnet18();

% 查看架构细节
net.Layers

% 读取图像进行分类
I = imread('peppers.png');

% 调整图片大小
sz = net.Layers(1).InputSize;
I = I(1:sz(1), 1:sz(2), 1:sz(3));

% 使用 ResNet-18 对图像进行分类
label = classify(net, I);

% 显示图像和分类结果
figure;
imshow(I);
title(char(label));

注意事项

• 确保您的 MATLAB 版本为 R2018a 或更高版本，以兼容 resnet18.mlpkginstall 文件。
• 在读取图像时，请确保图像的大小与模型的输入大小一致，否则需要进行调整。

贡献

如果您有任何改进建议或发现了问题，欢迎提交 Issue 或 Pull Request。

许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

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