tf.keras.applications.ResNet50V2

Инициализирует архитектуру ResNet50V2.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.resnet_v2.ResNet50V2

tf.keras.applications.ResNet50V2(
    include_top=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax'
)

Ссылка:

Отображения тождества в глубоких остаточных сетях (CVPR 2016)

Для задач классификации изображений см. эту страницу с подробными примерами.

Для задач переноса обучения убедитесь, что вы ознакомились с руководством по переносу обучения и донастройке.

Примечание: каждая Keras Application ожидает определённого вида предобработки входных данных. Для ResNet необходимо вызвать keras.applications.resnet_v2.preprocess_input для ваших входных данных перед передачей их в модель. resnet_v2.preprocess_input будет масштабировать пиксели входных изображений в диапазоне от -1 до 1.

Аргументы
`include_top`	включать ли полносвязный слой в верхней части сети.
`weights`	один из `None` (случайная инициализация), `"imagenet"` (предварительное обучение на ImageNet) или путь к файлу с весами для загрузки.
`input_tensor`	необязательный Keras тензор (например, выход `layers.Input()`) для использования в качестве входных данных изображения для модели.
`input_shape`	необязательная кортеж формы, который нужно указывать только если `include_top` равен `False` (в противном случае форма входа должна быть `(224, 224, 3)` (с `"channels_last"` форматом данных) или `(3, 224, 224)` (с `"channels_first"` форматом данных). Она должна иметь ровно 3 входных канала, а ширина и высота не должны быть меньше 32. Например, `(200, 200, 3)` будет допустимым значением.
`pooling`	необязательный режим пулинга для извлечения признаков, когда `include_top` равен `False`. `None` означает, что выход модели будет 4D тензором, выходом последнего свёрточного блока. `avg` означает, что будет применено глобальное среднее пулинг к выходу последнего свёрточного блока, и, следовательно, выход модели будет 2D тензором. `max` означает, что будет применено глобальное максимальное пулинг.
`classes`	необязательное количество классов для классификации изображений, которое нужно указывать только если `include_top` равен `True`, и если не указан аргумент `weights`.
`classifier_activation`	функция активации для использования на "верхнем" слое (`str` или вызываемая функция). Игнорируется, если `include_top=True`. Установка `classifier_activation=None` для возвращения логарифмов "верхнего" слоя. При загрузке предварительно обученных весов, `classifier_activation` может быть только `None` или `"softmax"`.

Возвращаемое значение
Экземпляр модели.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/applications/ResNet50V2