RetinaNetObjectDetectorPreprocessor 层

[源代码]

RetinaNetObjectDetectorPreprocessor 类

keras_hub.models.RetinaNetObjectDetectorPreprocessor(image_converter=None, **kwargs)

目标检测预处理层的基类。

ObjectDetectorPreprocessor 任务封装了一个 keras_hub.layers.Preprocessor，用于创建目标检测任务的预处理层。它旨在与 keras_hub.models.ImageObjectDetector 任务配对使用。

所有 ObjectDetectorPreprocessor 都接受三个输入：x、y 和 sample_weight。x，即第一个输入，应始终包含。它可以是图像或图像批次。参见下面的示例。y 和 sample_weight 是可选输入，将原样传递。通常，y 将是字典，格式为 {"boxes": Tensor(batch_size, num_boxes, 4), "classes": (batch_size, num_boxes)}。

如果提供了标签，该层将返回 x 或 (x, y) 元组；如果提供了标签和样本权重，则返回 (x, y, sample_weight) 元组。x 将是应用所有模型预处理后的输入图像。

所有 ObjectDetectorPreprocessor 任务都包含一个 from_preset() 构造函数，可用于加载预训练配置和词汇表。您可以直接在此基类上调用 from_preset() 构造函数，在这种情况下，将自动实例化适合您的模型的正确类。

参数

• image_converter: 图像预处理管道。

示例。

preprocessor = keras_hub.models.ObjectDetectorPreprocessor.from_preset(
    "retinanet_resnet50",
)


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<span style="float:right;">[[source]](https://github.com/keras-team/keras-hub/tree/v0.21.1/keras_hub/src/models/preprocessor.py#L132)</span>

### `from_preset` method


```python
RetinaNetObjectDetectorPreprocessor.from_preset(
    preset, config_file="preprocessor.json", **kwargs
)

从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Preprocessor。

预设是一个包含配置、权重和其他文件资产的目录，用于保存和加载预训练模型。preset 可以作为以下之一传递：

1. 一个内置的预设标识符，如 'bert_base_en'
2. 一个 Kaggle Models 句柄，如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
3. 一个 Hugging Face 句柄，如 'hf://user/bert_base_en'
4. 一个本地预设目录的路径，如 './bert_base_en'

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

由于一个给定模型通常有多个预处理类，因此应在特定的子类上调用此方法，例如 keras_hub.models.BertTextClassifierPreprocessor.from_preset()。

参数

• preset：字符串。一个内置预设标识符、一个 Kaggle Models 句柄、一个 Hugging Face 句柄或一个本地目录的路径。

示例

# Load a preprocessor for Gemma generation.
preprocessor = keras_hub.models.CausalLMPreprocessor.from_preset(
    "gemma_2b_en",
)

# Load a preprocessor for Bert classification.
preprocessor = keras_hub.models.TextClassifierPreprocessor.from_preset(
    "bert_base_en",
)

image_converter 属性

keras_hub.models.RetinaNetObjectDetectorPreprocessor.image_converter

用于预处理图像数据的图像转换器。