DenseNet

[源代码]

DenseNet121 函数

keras.applications.DenseNet121(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    name="densenet121",
)

实例化 DenseNet121 架构。

参考文献

• 密集连接卷积网络 (CVPR 2017)

可以选择加载在 ImageNet 上预训练的权重。请注意，模型使用的數據格式约定是在您的 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中指定的。

注意：每个 Keras 应用都期望特定的输入预处理方式。对于 DenseNet，在将输入传递到模型之前，请对您的输入调用 keras.applications.densenet.preprocess_input。

参数

• include_top：是否包含网络顶部的全连接层。
• weights：可以是 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。input_tensor：可选的 Keras 张量（即 layers.Input() 的输出），用作模型的图像输入。
• input_shape：可选的形状元组，仅在 include_top 为 False 时指定（否则输入形状必须为 (224, 224, 3)（使用 'channels_last' 数据格式）或 (3, 224, 224)（使用 'channels_first' 数据格式）。它应该正好有 3 个输入通道，宽度和高度不应小于 32。例如，(200, 200, 3) 是一个有效的值。
• pooling：当 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 表示全局平均池化将应用于最后一个卷积块的输出，因此模型的输出将是 2D 张量。
  • max 表示全局最大池化将被应用。
• classes：可选的要将图像分类到的类别数，仅在 include_top 为 True 且未指定 weights 参数时指定。默认为 1000。
• classifier_activation：一个 str 或可调用对象。要对“顶部”层使用的激活函数。除非 include_top=True，否则将被忽略。将 classifier_activation 设置为 None 以返回“顶部”层的 logits。加载预训练权重时，classifier_activation 只能为 None 或 "softmax"。
• name：模型的名称（字符串）。

返回值

一个 Keras 模型实例。

[源代码]

DenseNet169 函数

keras.applications.DenseNet169(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    name="densenet169",
)

实例化 DenseNet169 架构。

参考文献

• 密集连接卷积网络 (CVPR 2017)

可以选择加载在 ImageNet 上预训练的权重。请注意，模型使用的數據格式约定是在您的 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中指定的。

注意：每个 Keras 应用都期望特定的输入预处理方式。对于 DenseNet，在将输入传递到模型之前，请对您的输入调用 keras.applications.densenet.preprocess_input。

参数

• include_top：是否包含网络顶部的全连接层。
• weights：可以是 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。input_tensor：可选的 Keras 张量（即 layers.Input() 的输出），用作模型的图像输入。
• input_shape：可选的形状元组，仅在 include_top 为 False 时指定（否则输入形状必须为 (224, 224, 3)（使用 'channels_last' 数据格式）或 (3, 224, 224)（使用 'channels_first' 数据格式）。它应该正好有 3 个输入通道，宽度和高度不应小于 32。例如，(200, 200, 3) 是一个有效的值。
• pooling：当 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 表示全局平均池化将应用于最后一个卷积块的输出，因此模型的输出将是 2D 张量。
  • max 表示全局最大池化将被应用。
• classes：可选的要将图像分类到的类别数，仅在 include_top 为 True 且未指定 weights 参数时指定。默认为 1000。
• classifier_activation：一个 str 或可调用对象。要对“顶部”层使用的激活函数。除非 include_top=True，否则将被忽略。将 classifier_activation 设置为 None 以返回“顶部”层的 logits。加载预训练权重时，classifier_activation 只能为 None 或 "softmax"。
• name：模型的名称（字符串）。

返回值

一个 Keras 模型实例。

[源代码]

DenseNet201 函数

keras.applications.DenseNet201(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    name="densenet201",
)

实例化 DenseNet201 架构。

参考文献

• 密集连接卷积网络 (CVPR 2017)

可以选择加载在 ImageNet 上预训练的权重。请注意，模型使用的數據格式约定是在您的 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中指定的。

注意：每个 Keras 应用都期望特定的输入预处理方式。对于 DenseNet，在将输入传递到模型之前，请对您的输入调用 keras.applications.densenet.preprocess_input。

参数

• include_top：是否包含网络顶部的全连接层。
• weights：可以是 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。input_tensor：可选的 Keras 张量（即 layers.Input() 的输出），用作模型的图像输入。
• input_shape：可选的形状元组，仅在 include_top 为 False 时指定（否则输入形状必须为 (224, 224, 3)（使用 'channels_last' 数据格式）或 (3, 224, 224)（使用 'channels_first' 数据格式）。它应该正好有 3 个输入通道，宽度和高度不应小于 32。例如，(200, 200, 3) 是一个有效的值。
• pooling：当 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 表示全局平均池化将应用于最后一个卷积块的输出，因此模型的输出将是 2D 张量。
  • max 表示全局最大池化将被应用。
• classes：可选的要将图像分类到的类别数，仅在 include_top 为 True 且未指定 weights 参数时指定。默认为 1000。
• classifier_activation：一个 str 或可调用对象。要对“顶部”层使用的激活函数。除非 include_top=True，否则将被忽略。将 classifier_activation 设置为 None 以返回“顶部”层的 logits。加载预训练权重时，classifier_activation 只能为 None 或 "softmax"。
• name：模型的名称（字符串）。

返回值

一个 Keras 模型实例。