Xception
函数tf_keras.applications.Xception(
include_top=True,
weights="imagenet",
input_tensor=None,
input_shape=None,
pooling=None,
classes=1000,
classifier_activation="softmax",
)
实例化 Xception 架构。
参考文献
有关图像分类的使用案例,请参阅此页面以获取详细示例。
有关迁移学习使用案例,请务必阅读迁移学习和微调指南。
此模型的默认输入图像尺寸为 299x299。
注意:每个 TF-Keras 应用都期望特定的输入预处理。对于 Xception,在将输入传递给模型之前,请对输入调用 tf.keras.applications.xception.preprocess_input
。xception.preprocess_input
会将输入像素缩放到 -1 到 1 之间。
参数
None
(随机初始化),'imagenet'(在 ImageNet 上预训练),或要加载的权重文件的路径。layers.Input()
的输出),用作模型的图像输入。include_top
为 False
时指定(否则输入形状必须是 (299, 299, 3)
)。它必须具有 3 个输入通道,且宽度和高度应不小于 71。例如,(150, 150, 3)
是一个有效值。include_top
为 False
时,用于特征提取的可选池化模式。None
表示模型的输出将是最后一个卷积块的 4D 张量输出。avg
表示将全局平均池化应用于最后一个卷积块的输出,因此模型的输出将是一个 2D 张量。max
表示将应用全局最大池化。include_top
为 True
且未指定 weights
参数时指定。str
或可调用对象。用于“顶部”层的激活函数。除非 include_top=True
,否则忽略此参数。设置 classifier_activation=None
将返回“顶部”层的 logits。加载预训练权重时,classifier_activation
只能是 None
或 "softmax"
。返回值
一个 keras.Model
实例。