EfficientNetV2 B0 至 B3 以及 S、M、L

[来源]

EfficientNetV2B0 函数

keras.applications.EfficientNetV2B0(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    include_preprocessing=True,
    name="efficientnetv2-b0",
)

实例化 EfficientNetV2B0 架构。

参考

• EfficientNetV2：更小的模型和更快的训练 (ICML 2021)

此函数返回一个 Keras 图像分类模型，可以选择加载在 ImageNet 上预训练的权重。

对于图像分类用例，请参阅此页面以获取详细示例。

对于迁移学习用例，请务必阅读迁移学习和微调指南。

注意：每个 Keras 应用都期望特定类型的输入预处理。对于 EfficientNetV2，默认情况下，输入预处理包含在模型中（作为Rescaling层），因此keras.applications.efficientnet_v2.preprocess_input实际上是一个直通函数。在这种情况下，EfficientNetV2 模型期望其输入为像素值为[0, 255]范围内的浮点张量。同时，可以通过将include_preprocessing参数设置为False来禁用作为模型一部分的预处理（即Rescaling层）。禁用预处理后，EfficientNetV2 模型期望其输入为像素值为[-1, 1]范围内的浮点张量。

参数

• include_top：布尔值，是否包含网络顶部的全连接层。默认为True。
• weights：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之一。默认为"imagenet"。
• input_tensor：可选 Keras 张量（即layers.Input()的输出），用作模型的图像输入。
• input_shape：可选形状元组，仅在include_top为False时指定。它应该正好有 3 个输入通道。
• pooling：当include_top为False时，用于特征提取的可选池化模式。默认为 None。
  • None表示模型的输出将是最后一层卷积层的 4D 张量输出。
  • "avg"表示全局平均池化将应用于最后一层卷积层的输出，因此模型的输出将是 2D 张量。
  • "max"表示将应用全局最大池化。
• classes：可选分类图像的类别数，仅在include_top为True且未指定weights参数时指定。默认为 1000（ImageNet 类别的数量）。
• classifier_activation：字符串或可调用对象。“顶部”层的激活函数。除非include_top=True，否则忽略。将classifier_activation设置为None以返回“顶部”层的 logits。默认为"softmax"。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

模型实例。

[来源]

EfficientNetV2B1 函数

keras.applications.EfficientNetV2B1(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    include_preprocessing=True,
    name="efficientnetv2-b1",
)

实例化 EfficientNetV2B1 架构。

参考

• EfficientNetV2：更小的模型和更快的训练 (ICML 2021)

此函数返回一个 Keras 图像分类模型，可以选择加载在 ImageNet 上预训练的权重。

对于图像分类用例，请参阅此页面以获取详细示例。

对于迁移学习用例，请务必阅读迁移学习和微调指南。

注意：每个 Keras 应用都期望特定类型的输入预处理。对于 EfficientNetV2，默认情况下，输入预处理包含在模型中（作为Rescaling层），因此keras.applications.efficientnet_v2.preprocess_input实际上是一个直通函数。在这种情况下，EfficientNetV2 模型期望其输入为像素值为[0, 255]范围内的浮点张量。同时，可以通过将include_preprocessing参数设置为False来禁用作为模型一部分的预处理（即Rescaling层）。禁用预处理后，EfficientNetV2 模型期望其输入为像素值为[-1, 1]范围内的浮点张量。

参数

• include_top：布尔值，是否包含网络顶部的全连接层。默认为True。
• weights：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之一。默认为"imagenet"。
• input_tensor：可选 Keras 张量（即layers.Input()的输出），用作模型的图像输入。
• input_shape：可选形状元组，仅在include_top为False时指定。它应该正好有 3 个输入通道。
• pooling：当include_top为False时，用于特征提取的可选池化模式。默认为 None。
  • None表示模型的输出将是最后一层卷积层的 4D 张量输出。
  • "avg"表示全局平均池化将应用于最后一层卷积层的输出，因此模型的输出将是 2D 张量。
  • "max"表示将应用全局最大池化。
• classes：可选分类图像的类别数，仅在include_top为True且未指定weights参数时指定。默认为 1000（ImageNet 类别的数量）。
• classifier_activation：字符串或可调用对象。“顶部”层的激活函数。除非include_top=True，否则忽略。将classifier_activation设置为None以返回“顶部”层的 logits。默认为"softmax"。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

模型实例。

[来源]

EfficientNetV2B2 函数

keras.applications.EfficientNetV2B2(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    include_preprocessing=True,
    name="efficientnetv2-b2",
)

实例化 EfficientNetV2B2 架构。

参考

• EfficientNetV2：更小的模型和更快的训练 (ICML 2021)

此函数返回一个 Keras 图像分类模型，可以选择加载在 ImageNet 上预训练的权重。

对于图像分类用例，请参阅此页面以获取详细示例。

对于迁移学习用例，请务必阅读迁移学习和微调指南。

注意：每个 Keras 应用都期望特定类型的输入预处理。对于 EfficientNetV2，默认情况下，输入预处理包含在模型中（作为Rescaling层），因此keras.applications.efficientnet_v2.preprocess_input实际上是一个直通函数。在这种情况下，EfficientNetV2 模型期望其输入为像素值为[0, 255]范围内的浮点张量。同时，可以通过将include_preprocessing参数设置为False来禁用作为模型一部分的预处理（即Rescaling层）。禁用预处理后，EfficientNetV2 模型期望其输入为像素值为[-1, 1]范围内的浮点张量。

参数

• include_top：布尔值，是否包含网络顶部的全连接层。默认为True。
• weights：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之一。默认为"imagenet"。
• input_tensor：可选 Keras 张量（即layers.Input()的输出），用作模型的图像输入。
• input_shape：可选形状元组，仅在include_top为False时指定。它应该正好有 3 个输入通道。
• pooling：当include_top为False时，用于特征提取的可选池化模式。默认为 None。
  • None表示模型的输出将是最后一层卷积层的 4D 张量输出。
  • "avg"表示全局平均池化将应用于最后一层卷积层的输出，因此模型的输出将是 2D 张量。
  • "max"表示将应用全局最大池化。
• classes：可选分类图像的类别数，仅在include_top为True且未指定weights参数时指定。默认为 1000（ImageNet 类别的数量）。
• classifier_activation：字符串或可调用对象。“顶部”层的激活函数。除非include_top=True，否则忽略。将classifier_activation设置为None以返回“顶部”层的 logits。默认为"softmax"。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

模型实例。

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EfficientNetV2B3 函数

keras.applications.EfficientNetV2B3(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    include_preprocessing=True,
    name="efficientnetv2-b3",
)

实例化 EfficientNetV2B3 架构。

参考

• EfficientNetV2：更小的模型和更快的训练 (ICML 2021)

此函数返回一个 Keras 图像分类模型，可以选择加载在 ImageNet 上预训练的权重。

对于图像分类用例，请参阅此页面以获取详细示例。

对于迁移学习用例，请务必阅读迁移学习和微调指南。

注意：每个 Keras 应用都期望特定类型的输入预处理。对于 EfficientNetV2，默认情况下，输入预处理包含在模型中（作为Rescaling层），因此keras.applications.efficientnet_v2.preprocess_input实际上是一个直通函数。在这种情况下，EfficientNetV2 模型期望其输入为像素值为[0, 255]范围内的浮点张量。同时，可以通过将include_preprocessing参数设置为False来禁用作为模型一部分的预处理（即Rescaling层）。禁用预处理后，EfficientNetV2 模型期望其输入为像素值为[-1, 1]范围内的浮点张量。

参数

• include_top：布尔值，是否包含网络顶部的全连接层。默认为True。
• weights：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之一。默认为"imagenet"。
• input_tensor：可选 Keras 张量（即layers.Input()的输出），用作模型的图像输入。
• input_shape：可选形状元组，仅在include_top为False时指定。它应该正好有 3 个输入通道。
• pooling：当include_top为False时，用于特征提取的可选池化模式。默认为 None。
  • None表示模型的输出将是最后一层卷积层的 4D 张量输出。
  • "avg"表示全局平均池化将应用于最后一层卷积层的输出，因此模型的输出将是 2D 张量。
  • "max"表示将应用全局最大池化。
• classes：可选分类图像的类别数，仅在include_top为True且未指定weights参数时指定。默认为 1000（ImageNet 类别的数量）。
• classifier_activation：字符串或可调用对象。“顶部”层的激活函数。除非include_top=True，否则忽略。将classifier_activation设置为None以返回“顶部”层的 logits。默认为"softmax"。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

模型实例。

[来源]

EfficientNetV2S 函数

keras.applications.EfficientNetV2S(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    include_preprocessing=True,
    name="efficientnetv2-s",
)

实例化 EfficientNetV2S 架构。

参考

• EfficientNetV2：更小的模型和更快的训练 (ICML 2021)

此函数返回一个 Keras 图像分类模型，可以选择加载在 ImageNet 上预训练的权重。

对于图像分类用例，请参阅此页面以获取详细示例。

对于迁移学习用例，请务必阅读迁移学习和微调指南。

注意：每个 Keras 应用都期望特定类型的输入预处理。对于 EfficientNetV2，默认情况下，输入预处理包含在模型中（作为Rescaling层），因此keras.applications.efficientnet_v2.preprocess_input实际上是一个直通函数。在这种情况下，EfficientNetV2 模型期望其输入为像素值为[0, 255]范围内的浮点张量。同时，可以通过将include_preprocessing参数设置为False来禁用作为模型一部分的预处理（即Rescaling层）。禁用预处理后，EfficientNetV2 模型期望其输入为像素值为[-1, 1]范围内的浮点张量。

参数

• include_top：布尔值，是否包含网络顶部的全连接层。默认为True。
• weights：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之一。默认为"imagenet"。
• input_tensor：可选 Keras 张量（即layers.Input()的输出），用作模型的图像输入。
• input_shape：可选形状元组，仅在include_top为False时指定。它应该正好有 3 个输入通道。
• pooling：当include_top为False时，用于特征提取的可选池化模式。默认为 None。
  • None表示模型的输出将是最后一层卷积层的 4D 张量输出。
  • "avg"表示全局平均池化将应用于最后一层卷积层的输出，因此模型的输出将是 2D 张量。
  • "max"表示将应用全局最大池化。
• classes：可选分类图像的类别数，仅在include_top为True且未指定weights参数时指定。默认为 1000（ImageNet 类别的数量）。
• classifier_activation：字符串或可调用对象。“顶部”层的激活函数。除非include_top=True，否则忽略。将classifier_activation设置为None以返回“顶部”层的 logits。默认为"softmax"。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

模型实例。

[来源]

EfficientNetV2M 函数

keras.applications.EfficientNetV2M(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    include_preprocessing=True,
    name="efficientnetv2-m",
)

实例化 EfficientNetV2M 架构。

参考

• EfficientNetV2：更小的模型和更快的训练 (ICML 2021)

此函数返回一个 Keras 图像分类模型，可以选择加载在 ImageNet 上预训练的权重。

对于图像分类用例，请参阅此页面以获取详细示例。

对于迁移学习用例，请务必阅读迁移学习和微调指南。

注意：每个 Keras 应用都期望特定类型的输入预处理。对于 EfficientNetV2，默认情况下，输入预处理包含在模型中（作为Rescaling层），因此keras.applications.efficientnet_v2.preprocess_input实际上是一个直通函数。在这种情况下，EfficientNetV2 模型期望其输入为像素值为[0, 255]范围内的浮点张量。同时，可以通过将include_preprocessing参数设置为False来禁用作为模型一部分的预处理（即Rescaling层）。禁用预处理后，EfficientNetV2 模型期望其输入为像素值为[-1, 1]范围内的浮点张量。

参数

• include_top：布尔值，是否包含网络顶部的全连接层。默认为True。
• weights：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之一。默认为"imagenet"。
• input_tensor：可选 Keras 张量（即layers.Input()的输出），用作模型的图像输入。
• input_shape：可选形状元组，仅在include_top为False时指定。它应该正好有 3 个输入通道。
• pooling：当include_top为False时，用于特征提取的可选池化模式。默认为 None。
  • None表示模型的输出将是最后一层卷积层的 4D 张量输出。
  • "avg"表示全局平均池化将应用于最后一层卷积层的输出，因此模型的输出将是 2D 张量。
  • "max"表示将应用全局最大池化。
• classes：可选分类图像的类别数，仅在include_top为True且未指定weights参数时指定。默认为 1000（ImageNet 类别的数量）。
• classifier_activation：字符串或可调用对象。“顶部”层的激活函数。除非include_top=True，否则忽略。将classifier_activation设置为None以返回“顶部”层的 logits。默认为"softmax"。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

模型实例。

[来源]

EfficientNetV2L 函数

keras.applications.EfficientNetV2L(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    include_preprocessing=True,
    name="efficientnetv2-l",
)

实例化 EfficientNetV2L 架构。

参考

• EfficientNetV2：更小的模型和更快的训练 (ICML 2021)

此函数返回一个 Keras 图像分类模型，可以选择加载在 ImageNet 上预训练的权重。

对于图像分类用例，请参阅此页面以获取详细示例。

对于迁移学习用例，请务必阅读迁移学习和微调指南。

注意：每个 Keras 应用都期望特定类型的输入预处理。对于 EfficientNetV2，默认情况下，输入预处理包含在模型中（作为Rescaling层），因此keras.applications.efficientnet_v2.preprocess_input实际上是一个直通函数。在这种情况下，EfficientNetV2 模型期望其输入为像素值为[0, 255]范围内的浮点张量。同时，可以通过将include_preprocessing参数设置为False来禁用作为模型一部分的预处理（即Rescaling层）。禁用预处理后，EfficientNetV2 模型期望其输入为像素值为[-1, 1]范围内的浮点张量。

参数

• include_top：布尔值，是否包含网络顶部的全连接层。默认为True。
• weights：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之一。默认为"imagenet"。
• input_tensor：可选 Keras 张量（即layers.Input()的输出），用作模型的图像输入。
• input_shape：可选形状元组，仅在include_top为False时指定。它应该正好有 3 个输入通道。
• pooling：当include_top为False时，用于特征提取的可选池化模式。默认为 None。
  • None表示模型的输出将是最后一层卷积层的 4D 张量输出。
  • "avg"表示全局平均池化将应用于最后一层卷积层的输出，因此模型的输出将是 2D 张量。
  • "max"表示将应用全局最大池化。
• classes：可选分类图像的类别数，仅在include_top为True且未指定weights参数时指定。默认为 1000（ImageNet 类别的数量）。
• classifier_activation：字符串或可调用对象。“顶部”层的激活函数。除非include_top=True，否则忽略。将classifier_activation设置为None以返回“顶部”层的 logits。默认为"softmax"。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

模型实例。