ResNet 和 ResNetV2

[源代码]

ResNet50 函数

keras.applications.ResNet50(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    name="resnet50",
)

实例化 ResNet50 架构。

参考文献

• 用于图像识别的深度残差学习 (CVPR 2015)

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 应用都需要一种特定的输入预处理方式。 对于 ResNet，在将输入传递给模型之前，请在您的输入上调用 keras.applications.resnet.preprocess_input。 resnet.preprocess_input 将把输入图像从 RGB 转换为 BGR，然后将每个颜色通道相对于 ImageNet 数据集进行零中心化，而不进行缩放。

参数

• include_top：是否包括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，仅当 include_top 为 False 时才需要指定（否则输入形状必须是 (224, 224, 3)（使用 "channels_last" 数据格式）或 (3, 224, 224)（使用 "channels_first" 数据格式）。它应该恰好有 3 个输入通道，并且宽度和高度不应小于 32。 例如，(200, 200, 3) 将是一个有效的值。
• 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 表示将应用全局最大池化。
• classes：可选的分类图像的类别数量，仅当 include_top 为 True 且未指定 weights 参数时才需要指定。 默认为 1000。
• classifier_activation：一个 str 或可调用对象。 要在“顶部”层使用的激活函数。 除非 include_top=True，否则将被忽略。 设置 classifier_activation=None 以返回“顶部”层的 logits。 加载预训练权重时，classifier_activation 只能是 None 或 "softmax"。
• name：模型的名称（字符串）。

返回值

一个模型实例。

[源代码]

ResNet101 函数

keras.applications.ResNet101(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    name="resnet101",
)

实例化 ResNet101 架构。

参考文献

• 用于图像识别的深度残差学习 (CVPR 2015)

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 应用都需要一种特定的输入预处理方式。 对于 ResNet，在将输入传递给模型之前，请在您的输入上调用 keras.applications.resnet.preprocess_input。 resnet.preprocess_input 将把输入图像从 RGB 转换为 BGR，然后将每个颜色通道相对于 ImageNet 数据集进行零中心化，而不进行缩放。

参数

• include_top：是否包括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，仅当 include_top 为 False 时才需要指定（否则输入形状必须是 (224, 224, 3)（使用 "channels_last" 数据格式）或 (3, 224, 224)（使用 "channels_first" 数据格式）。它应该恰好有 3 个输入通道，并且宽度和高度不应小于 32。 例如，(200, 200, 3) 将是一个有效的值。
• 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 表示将应用全局最大池化。
• classes：可选的分类图像的类别数量，仅当 include_top 为 True 且未指定 weights 参数时才需要指定。 默认为 1000。
• classifier_activation：一个 str 或可调用对象。 要在“顶部”层使用的激活函数。 除非 include_top=True，否则将被忽略。 设置 classifier_activation=None 以返回“顶部”层的 logits。 加载预训练权重时，classifier_activation 只能是 None 或 "softmax"。
• name：模型的名称（字符串）。

返回值

一个模型实例。

[源代码]

ResNet152 函数

keras.applications.ResNet152(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    name="resnet152",
)

实例化 ResNet152 架构。

参考文献

• 用于图像识别的深度残差学习 (CVPR 2015)

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 应用都需要一种特定的输入预处理方式。 对于 ResNet，在将输入传递给模型之前，请在您的输入上调用 keras.applications.resnet.preprocess_input。 resnet.preprocess_input 将把输入图像从 RGB 转换为 BGR，然后将每个颜色通道相对于 ImageNet 数据集进行零中心化，而不进行缩放。

参数

• include_top：是否包括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，仅当 include_top 为 False 时才需要指定（否则输入形状必须是 (224, 224, 3)（使用 "channels_last" 数据格式）或 (3, 224, 224)（使用 "channels_first" 数据格式）。它应该恰好有 3 个输入通道，并且宽度和高度不应小于 32。 例如，(200, 200, 3) 将是一个有效的值。
• 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 表示将应用全局最大池化。
• classes：可选的分类图像的类别数量，仅当 include_top 为 True 且未指定 weights 参数时才需要指定。 默认为 1000。
• classifier_activation：一个 str 或可调用对象。 要在“顶部”层使用的激活函数。 除非 include_top=True，否则将被忽略。 设置 classifier_activation=None 以返回“顶部”层的 logits。 加载预训练权重时，classifier_activation 只能是 None 或 "softmax"。
• name：模型的名称（字符串）。

返回值

一个模型实例。

[源代码]

ResNet50V2 函数

keras.applications.ResNet50V2(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    name="resnet50v2",
)

实例化 ResNet50V2 架构。

参考文献

• 深度残差网络中的恒等映射 (CVPR 2016)

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 应用都需要一种特定的输入预处理方式。对于 ResNet，在将输入传递给模型之前，请在您的输入上调用 keras.applications.resnet_v2.preprocess_input。 resnet_v2.preprocess_input 将输入像素缩放到 -1 和 1 之间。

参数

• include_top：是否包括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，仅当 include_top 为 False 时才需要指定（否则输入形状必须是 (224, 224, 3)（使用 "channels_last" 数据格式）或 (3, 224, 224)（使用 "channels_first" 数据格式）。它应该恰好有 3 个输入通道，并且宽度和高度不应小于 32。 例如，(200, 200, 3) 将是一个有效的值。
• 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 表示将应用全局最大池化。
• classes：可选的分类图像的类别数量，仅当 include_top 为 True 且未指定 weights 参数时才需要指定。
• classifier_activation：一个 str 或可调用对象。 要在“顶部”层使用的激活函数。 除非 include_top=True，否则将被忽略。 设置 classifier_activation=None 以返回“顶部”层的 logits。 加载预训练权重时，classifier_activation 只能是 None 或 "softmax"。
• name：模型的名称（字符串）。

返回值

一个模型实例。

[源代码]

ResNet101V2 函数

keras.applications.ResNet101V2(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    name="resnet101v2",
)

实例化 ResNet101V2 架构。

参考文献

• 深度残差网络中的恒等映射 (CVPR 2016)

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 应用都需要一种特定的输入预处理方式。对于 ResNet，在将输入传递给模型之前，请在您的输入上调用 keras.applications.resnet_v2.preprocess_input。 resnet_v2.preprocess_input 将输入像素缩放到 -1 和 1 之间。

参数

• include_top：是否包括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，仅当 include_top 为 False 时才需要指定（否则输入形状必须是 (224, 224, 3)（使用 "channels_last" 数据格式）或 (3, 224, 224)（使用 "channels_first" 数据格式）。它应该恰好有 3 个输入通道，并且宽度和高度不应小于 32。 例如，(200, 200, 3) 将是一个有效的值。
• 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 表示将应用全局最大池化。
• classes：可选的分类图像的类别数量，仅当 include_top 为 True 且未指定 weights 参数时才需要指定。
• classifier_activation：一个 str 或可调用对象。 要在“顶部”层使用的激活函数。 除非 include_top=True，否则将被忽略。 设置 classifier_activation=None 以返回“顶部”层的 logits。 加载预训练权重时，classifier_activation 只能是 None 或 "softmax"。
• name：模型的名称（字符串）。

返回值

一个模型实例。

[源代码]

ResNet152V2 函数

keras.applications.ResNet152V2(
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    name="resnet152v2",
)

实例化 ResNet152V2 架构。

参考文献

• 深度残差网络中的恒等映射 (CVPR 2016)

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 应用都需要一种特定的输入预处理方式。对于 ResNet，在将输入传递给模型之前，请在您的输入上调用 keras.applications.resnet_v2.preprocess_input。 resnet_v2.preprocess_input 将输入像素缩放到 -1 和 1 之间。

参数

• include_top：是否包括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，仅当 include_top 为 False 时才需要指定（否则输入形状必须是 (224, 224, 3)（使用 "channels_last" 数据格式）或 (3, 224, 224)（使用 "channels_first" 数据格式）。它应该恰好有 3 个输入通道，并且宽度和高度不应小于 32。 例如，(200, 200, 3) 将是一个有效的值。
• 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 表示将应用全局最大池化。
• classes：可选的分类图像的类别数量，仅当 include_top 为 True 且未指定 weights 参数时才需要指定。
• classifier_activation：一个 str 或可调用对象。 要在“顶部”层使用的激活函数。 除非 include_top=True，否则将被忽略。 设置 classifier_activation=None 以返回“顶部”层的 logits。 加载预训练权重时，classifier_activation 只能是 None 或 "softmax"。
• name：模型的名称（字符串）。

返回值

一个模型实例。