tf.keras.applications.regnet.RegNetX008

Инициализирует архитектуру RegNetX008.

tf.keras.applications.regnet.RegNetX008(
    model_name='regnetx008',
    include_top=True,
    include_preprocessing=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax'
)

Ссылка:

• Проектирование пространств архитектуры сетей (CVPR 2020)

Для задач классификации изображений см. эту страницу для подробных примеров.

Для задач трансферного обучения обязательно ознакомьтесь с руководством по трансферному обучению и дообучению.

Примечание: Каждый Keras Application ожидает определенного вида предварительной обработки входных данных. Для Regnets предварительная обработка включена в модель с помощью слоя Rescaling. Модели RegNet ожидают входных данных в виде тензоров с плавающей точкой или uint8, представляющих пиксели с значениями в диапазоне [0-255].

Наименование моделей следующее: RegNet<block_type><flops> где block_type является одним из (X, Y) и flops обозначает сотни миллионов операций с плавающей точкой. Например, RegNetY064 соответствует RegNet с блоком Y и 6,4 гига операций с плавающей точкой (64 сотни миллионов операций).