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ResNetXt是ResNet的变种，在ResNet基础上引入了"split-transform-merge"的思想，旨在进一步提升模型的性能和准确率。ResNetXt模型的核心思想是通过对输入进行分组，然后对每个分组进行不同的变换，最后再将变换后的结果合并。这样可以增加模型的多样性，使得网络可以更好地学习不同的特征。

ResNetXt的网络结构和ResNet类似，都采用残差连接，但是在每个残差块中，ResNetXt使用了多个分支（即cardinality）的方式，让网络在不同的分支上学习到不同的特征。同时，ResNetXt还采用了一种新的结构，即"split-transform-merge"，在进行卷积操作时，将输入划分为多个小的子集，分别进行卷积操作，然后将结果合并。这样可以提高模型的非线性程度，从而进一步提升网络的性能。

总的来说，ResNetXt是一种非常强大的卷积神经网络，是一种深度卷积神经网络模型，它可以用于图像分类、物体检测、语义分割等任务。

在MATLAB中，可以使用Deep Learning Toolbox来实现ResNetXt模型的训练和分类。

步骤1: 准备数据集

首先，准备一个图像数据集，例如 CIFAR-10，包含 10 个类别，每个类别有 5,000 张 32x32 像素的彩色图像。

步骤2: 定义网络结构

ResNeXt 是 ResNet 的改进版本，同样是一个深度卷积神经网络。可以在 Matlab 中使用 Deep Learning Toolbox 构建网络结构。

这里我们定义一个 50 层的 ResNeXt-50 网络结构，代码如下:

```
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])

    convolution2dLayer(3,64,'Padding','same','BiasLearnRateFactor',0,'Name','conv1')
    batchNormalizationLayer('Name','bn_conv1')
    reluLayer('Name','relu_conv1')

    convolutionalUnit('conv2',128,4,1)
    convolutionalUnit('conv3',256,4,2)
    convolutionalUnit('conv4',512,4,2)

    averagePooling2dLayer(8,'Name','global_pooling')
    fullyConnectedLayer(10,'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classoutput')
];

function layers = convolutionalUnit(name, numFilters, cardinality, stride)
    layers = [
        addLayers([
            convolution2dLayer(1,numFilters*cardinality,'Stride',stride,'BiasLearnRateFactor',0,'Name',[name,'_x1_conv']),
            batchNormalizationLayer('Name',[name,'_bn_x1']),
            reluLayer('Name',[name,'_x1_relu'])
        ])
        groupedConvolution2dLayer(3,numFilters,cardinality,'Padding','same','BiasLearnRateFactor',0,'Name',[name,'_x2_conv'])
        batchNormalizationLayer('Name',[name,'_bn_x2'])
        reluLayer('Name',[name,'_x2_relu'])
        addLayers([
            convolution2dLayer(1,numFilters*4,'BiasLearnRateFactor',0,'Name',[name,'_x3_conv']),
            batchNormalizationLayer('Name',[name,'_bn_x3'])
        ])
        additionLayer(2,'Name',[name,'_add'])
        reluLayer('Name',[name,'_relu'])
    ];
end
```

步骤3: 训练网络

使用 Deep Learning Toolbox 中的 trainNetwork 函数进行网络训练。

```
net = trainNetwork(imds,layers,opts);
```
其中，imds 是存放图像数据的 ImageDatastore 对象，opts 是由 trainingOptions 函数创建的训练选项。

步骤4: 评估模型

使用 Deep Learning Toolbox 中的 classify 函数对新图像进行分类，并使用 evaluate 函数评估模型的准确性。

```
YPred = classify(net,imdsTest);
accuracy = sum(YPred == imdsTest.Labels)/numel(imdsTest.Labels)
```

根据输出结果来评估模型的表现。

以上就是一个基于 Matlab 的 ResNeXt 实现图像分类示例。