tf.keras.applications.regnet.RegNetX320

Инициализирует архитектуру RegNetX320.

tf.keras.applications.regnet.RegNetX320(
    model_name='regnetx320',
    include_top=True,
    include_preprocessing=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax'
)

Ссылка:

• Проектирование пространств проектирования сетей (CVPR 2020)

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

Для задач переноса обучения обязательно ознакомьтесь с руководством по переносу обучения и дообучению.

Примечание: Каждый Keras Application ожидает определённого вида предварительной обработки входных данных. Для Regnets предварительная обработка включена в модель с помощью слоя Rescaling. Модели RegNet ожидают, что их входные данные будут представлять собой тензоры float или uint8 с пикселями, значения которых находятся в диапазоне [0-255].

Наименование моделей следующее: RegNet<block_type><flops> , где block_type — это один из (X, Y) , а flops обозначает сотни миллионов операций с плавающей точкой. Например, RegNetY064 соответствует RegNet с блоком Y и 6,4 гигафлопов (64 сотни миллионов флопов).