MATLAB中resnet50函数如何使用

ResNet50函数是一个深度学习模型，可以用于图像分类和物体检测。在MATLAB中，使用resnet50函数可以加载预训练好的ResNet50模型，也可以使用自定义数据进行训练。使用方法如下所示：

1. 加载预训练好的ResNet50模型：

net = resnet50;

2. 将图像输入到模型中进行分类：

im = imread('image.png');
[label, score] = classify(net, im);

其中label为分类结果，score为置信度。

3. 修改ResNet50模型的最后一层：

net = resnet50;
newLayer = fullyConnectedLayer(10);
net = replaceLayer(net, 'fc1000', newLayer);

可以将ResNet50模型的最后一层替换成全连接层，并将输出类别数修改为10。

需要注意的是，使用ResNet50模型需要先安装深度学习工具箱。