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BASNetImageSegmenter 模型

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BASNetImageSegmenter

keras_hub.models.BASNetImageSegmenter(backbone, preprocessor=None, **kwargs)

BASNet 图像分割任务。

参数

示例

import keras_hub

images = np.ones(shape=(1, 288, 288, 3))
labels = np.zeros(shape=(1, 288, 288, 1))

image_encoder = keras_hub.models.ResNetBackbone.from_preset(
    "resnet_18_imagenet",
    load_weights=False
)
backbone = keras_hub.models.BASNetBackbone(
    image_encoder,
    num_classes=1,
    image_shape=[288, 288, 3]
)
model = keras_hub.models.BASNetImageSegmenter(backbone)

# Evaluate the model
pred_labels = model(images)

# Train the model
model.compile(
    optimizer="adam",
    loss=keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=False),
    metrics=["accuracy"],
)
model.fit(images, labels, epochs=3)

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from_preset 方法

BASNetImageSegmenter.from_preset(preset, load_weights=True, **kwargs)

从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Task

预设是用于保存和加载预训练模型的配置、权重和其他文件资产的目录。preset 可以作为以下之一传入:

  1. 内置预设标识符,例如 'bert_base_en'
  2. Kaggle Models 句柄,例如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
  3. Hugging Face 句柄,例如 'hf://user/bert_base_en'
  4. 本地预设目录的路径,例如 './bert_base_en'

对于任何 Task 子类,您可以运行 cls.presets.keys() 来列出类上所有可用的内置预设。

此构造函数可以通过两种方式之一调用。要么从任务特定的基类(如 keras_hub.models.CausalLM.from_preset())调用,要么从模型类(如 keras_hub.models.BertTextClassifier.from_preset())调用。如果从基类调用,返回对象的子类将从预设目录中的配置推断出来。

参数

  • preset: 字符串。内置预设标识符、Kaggle Models 句柄、Hugging Face 句柄或本地目录的路径。
  • load_weights: 布尔值。如果为 True,则会将保存的权重加载到模型架构中。如果为 False,则所有权重将随机初始化。

示例

# Load a Gemma generative task.
causal_lm = keras_hub.models.CausalLM.from_preset(
    "gemma_2b_en",
)

# Load a Bert classification task.
model = keras_hub.models.TextClassifier.from_preset(
    "bert_base_en",
    num_classes=2,
)
预设 参数 描述
basnet_duts 108.89M 具有 34 层 ResNet 主干网络的 BASNet 模型,在 288x288 分辨率的 DUTS 图像数据集上进行了预训练。模型训练由 Hamid Ali (https://github.com/hamidriasat/BASNet) 完成。

backbone 属性

keras_hub.models.BASNetImageSegmenter.backbone

一个具有核心架构的 keras_hub.models.Backbone 模型。


preprocessor 属性

keras_hub.models.BASNetImageSegmenter.preprocessor

用于预处理输入的 keras_hub.models.Preprocessor 层。