Функция applications.MobileNetV2

Функция applications.MobileNetV2 создает модель MobileNetV2 - легкую сверточную нейронную сеть, предназначенную для классификации изображений. Первым параметром передается форма входных данных input_shape, вторым - количество классов classes, третьим - использовать ли предобученные веса weights. Дополнительно можно указать include_top, чтобы исключить полносвязный классификатор сверху, и alpha для управления шириной сети.

Синтаксис

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

Пример

Давайте создадим модель MobileNetV2 с входом 224 на 224 пикселей и тремя классами без предобученных весов:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.applications.MobileNetV2(
	input_shape=(224, 224, 3),
	classes=3,
	weights=None
)
print(model.output_shape)

Результат выполнения кода:

(None, 3)

Пример

Давайте создадим модель с предобученными весами imagenet и посмотрим количество параметров:

<+python+> import tensorflow as tf model = tf.keras.applications.MobileNetV2( input_shape=(224, 224, 3), weights='imagenet' ) print(model.count_params()) <-python+>

Результат выполнения кода:

3504872

Пример

Давайте создадим модель без верхнего классификатора и применим ее к тензору с изображением:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.applications.MobileNetV2(
	input_shape=(224, 224, 3),
	include_top=False,
	weights='imagenet'
)

t = tf.constant(tf.random.uniform((1, 224, 224, 3)))
res = model(t)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

(1, 7, 7, 1280)

Пример

Давайте создадим уменьшенную модель с параметром alpha равным 0.5:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.applications.MobileNetV2(
	input_shape=(224, 224, 3),
	alpha=0.5,
	weights=None
)
print(model.count_params())

Результат выполнения кода:

821824

Смотрите также

функцию ResNet50,
которая создает модель ResNet50
функцию EfficientNetB0,
которая создает модель EfficientNetB0
функцию MobileNetV3Small,
которая создает модель MobileNetV3Small
функцию save_model,
которая сохраняет модель в файл