tf.keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2

Инициализирует архитектуру MobileNetV2.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.MobileNetV2

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.applications.MobileNetV2, tf.compat.v1.keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2

tf.keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2(
    input_shape=None,
    alpha=1.0,
    include_top=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax',
    **kwargs
)

MobileNetV2 очень похож на исходный MobileNet, за исключением того, что он использует инвертированные остаточные блоки с бутылочными горловинами. Он имеет значительно меньшее количество параметров, чем исходный MobileNet. MobileNet поддерживает любые размеры входных данных больше 32x32, а более крупные размеры изображений обеспечивают лучшую производительность.

Ссылка:

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks (CVPR 2018)

Эта функция возвращает Keras-модель для классификации изображений, необязательно загруженную с предварительно обученными весами на ImageNet.

Для случаев использования классификации изображений см. эту страницу для подробных примеров.

Для случаев использования трансферного обучения обязательно прочитайте руководство по трансферному обучению и дообучению.

Примечание: каждая Keras Application ожидает определённого вида предобработки входных данных. Для MobileNetV2 вызовите tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input для входных данных перед передачей их в модель. mobilenet_v2.preprocess_input будет масштабировать пиксели входных изображений в диапазоне от -1 до 1.

Аргументы
`input_shape`	Необязательная кортеж размера, который необходимо указать, если вы хотите использовать модель с разрешением входного изображения, отличным от (224, 224, 3). Он должен иметь ровно 3 канала входа (224, 224, 3). Вы также можете опустить этот параметр, если хотите вывести input_shape из input_tensor. Если вы выберите включить как input_tensor, так и input_shape, то input_shape будет использоваться, если размеры совпадают; если размеры не совпадают, произойдёт ошибка. Например, `(160, 160, 3)` будет одним из допустимых значений.
`alpha`	Вещественное число, больше нуля, контролирует ширину сети. Это известно как множитель ширины в статье MobileNetV2, но название сохранено для соответствия модели `applications.MobileNetV1` в Keras. Если `alpha` < 1.0, пропорционально уменьшает количество фильтров в каждом слое. Если `alpha` > 1.0, пропорционально увеличивает количество фильтров в каждом слое. Если `alpha` = 1.0, используется стандартное количество фильтров из статьи в каждом слое.
`include_top`	Булево значение, указывает, следует ли включать полносвязный слой в верхней части сети. По умолчанию `True`.
`weights`	Строка, одна из `None` (случайная инициализация), 'imagenet' (предварительное обучение на ImageNet) или путь к файлу весов, который нужно загрузить.
`input_tensor`	Необязательный Keras тензор (например, выход `layers.Input()`) для использования в качестве входного изображения для модели.
`pooling`	Строка, необязательный режим пулинга для извлечения признаков, когда `include_top` равен `False`. `None` означает, что выходом модели будет 4D тензор, выход последнего сверточного блока. `avg` означает, что будет применено глобальное среднее пулинг к выходу последнего сверточного блока, и, таким образом, выход модели будет 2D тензором. `max` означает, что будет применено глобальное максимальное пулинг.
`classes`	Необязательное целое число, количество классов, в которые нужно классифицировать изображения, указывается только если `include_top` имеет значение True, и если не указан параметр `weights`.
`classifier_activation`	Функция активации или вызываемый объект. Функция активации для использования в верхнем слое. Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None` для возвращения логарифмов верхнего слоя. При загрузке предварительно обученных весов `classifier_activation` может быть только `None` или `"softmax"`.
`**kwargs`	Только для обратной совместимости.

Возвращает
Экземпляр `keras.Model`.

© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/keras/applications/mobilenet_v2/MobileNetV2