ResNet-101 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型在超过一百万张图像上进行训练，共有 347 层，对应于 101 层残差网络，可以将图像分为 1000 个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 resnet101.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 该mlpkginstall文件可用于R2017b及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净 = resnet101(); % 查看架构细节网络层% 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-101 对图像进行分类标签 = 分类（

完整工程案例：深度学习Tensorflow 图像语义分割（Image Segmentation）DeepLab基于ResNet101模型（tensorflow1.1以上、python3.5及以上）

ImageNet pre-trained ResNet-101的caffemodel 来源：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks中提供的OneDrive链接

完整工程案例：深度学习Tensorflow 图像语义分割（Image Segmentation）DeepLab基于ResNet101模型（tensorflow1.1以上、python3.5及以上）