Applications
Kerasの応用は事前学習した重みを利用可能な深層学習のモデルです. これらのモデルは予測,特徴量抽出そしてfine-tuningのために利用できます.
モデルをインスタンス化すると重みは自動的にダウンロードされます.重みは~/.keras/models/
に格納されます.
利用可能なモデル
ImageNetで学習した重みをもつ画像分類のモデル:
これら全てのアーキテクチャは全てのバックエンド(TensorFlowやTheano,CNTK)と互換性があり,モデルはインスタンス化する時はKerasの設定ファイル~/.keras/keras.json
に従って画像のデータフォーマットが設定されます.
例えば,image_dim_ordering=channels_last
とした際は,このリポジトリからロードされるモデルは,TensorFlowの次元の順序"Height-Width-Depth"にしたがって構築されます.
注意:
Keras < 2.2.0
ではXceptionモデルはTensorFlowでのみ利用可能です.これはSeparableConvolution
レイヤーに依存しているからです.Keras < 2.1.5
ではMobileNetモデルはTensorFlowでのみ利用可能です.これはDepthwiseConvolution
レイヤーに依存しているからです.
画像分類モデルの使用例
Classify ImageNet classes with ResNet50
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
model = ResNet50(weights='imagenet')
img_path = 'elephant.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
preds = model.predict(x)
# decode the results into a list of tuples (class, description, probability)
# (one such list for each sample in the batch)
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])
# Predicted: [(u'n02504013', u'Indian_elephant', 0.82658225), (u'n01871265', u'tusker', 0.1122357), (u'n02504458', u'African_elephant', 0.061040461)]
Extract features with VGG16
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
img_path = 'elephant.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
features = model.predict(x)
Extract features from an arbitrary intermediate layer with VGG19
from keras.applications.vgg19 import VGG19
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg19 import preprocess_input
from keras.models import Model
import numpy as np
base_model = VGG19(weights='imagenet')
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer('block4_pool').output)
img_path = 'elephant.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
block4_pool_features = model.predict(x)
Fine-tune InceptionV3 on a new set of classes
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.preprocessing import image
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras import backend as K
# create the base pre-trained model
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)
# add a global spatial average pooling layer
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
# let's add a fully-connected layer
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
# and a logistic layer -- let's say we have 200 classes
predictions = Dense(200, activation='softmax')(x)
# this is the model we will train
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
# first: train only the top layers (which were randomly initialized)
# i.e. freeze all convolutional InceptionV3 layers
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
# compile the model (should be done *after* setting layers to non-trainable)
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')
# train the model on the new data for a few epochs
model.fit_generator(...)
# at this point, the top layers are well trained and we can start fine-tuning
# convolutional layers from inception V3. We will freeze the bottom N layers
# and train the remaining top layers.
# let's visualize layer names and layer indices to see how many layers
# we should freeze:
for i, layer in enumerate(base_model.layers):
print(i, layer.name)
# we chose to train the top 2 inception blocks, i.e. we will freeze
# the first 249 layers and unfreeze the rest:
for layer in model.layers[:249]:
layer.trainable = False
for layer in model.layers[249:]:
layer.trainable = True
# we need to recompile the model for these modifications to take effect
# we use SGD with a low learning rate
from keras.optimizers import SGD
model.compile(optimizer=SGD(lr=0.0001, momentum=0.9), loss='categorical_crossentropy')
# we train our model again (this time fine-tuning the top 2 inception blocks
# alongside the top Dense layers
model.fit_generator(...)
Build InceptionV3 over a custom input tensor
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.layers import Input
# this could also be the output a different Keras model or layer
input_tensor = Input(shape=(224, 224, 3)) # this assumes K.image_data_format() == 'channels_last'
model = InceptionV3(input_tensor=input_tensor, weights='imagenet', include_top=True)
Documentation for individual models
Model | Size | Top-1 Accuracy | Top-5 Accuracy | Parameters | Depth |
---|---|---|---|---|---|
Xception | 88 MB | 0.790 | 0.945 | 22,910,480 | 126 |
VGG16 | 528 MB | 0.715 | 0.901 | 138,357,544 | 23 |
VGG19 | 549 MB | 0.727 | 0.910 | 143,667,240 | 26 |
ResNet50 | 99 MB | 0.759 | 0.929 | 25,636,712 | 168 |
InceptionV3 | 92 MB | 0.788 | 0.944 | 23,851,784 | 159 |
InceptionResNetV2 | 215 MB | 0.804 | 0.953 | 55,873,736 | 572 |
MobileNet | 17 MB | 0.665 | 0.871 | 4,253,864 | 88 |
DenseNet121 | 33 MB | 0.745 | 0.918 | 8,062,504 | 121 |
DenseNet169 | 57 MB | 0.759 | 0.928 | 14,307,880 | 169 |
DenseNet201 | 80 MB | 0.770 | 0.933 | 20,242,984 | 201 |
トップ1とトップ5の精度はImageNetの検証データセットを参照しています.
Xception
keras.applications.xception.Xception(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000)
ImageNetで事前学習した重みを利用可能なXception V1モデル.
ImageNetにおいて,このモデルのtop-1のvalidation accuracyは0.790で,top-5のvalidation accuracyは0.945です.
データフォーマットは'channels_last'
(height, width, channels)のみサポートしています.
デフォルトの入力サイズは299x299.
引数
- include_top: ネットワークの出力層側にある全結合層を含むかどうか.
- weights:
None
(ランダム初期化) か'imagenet'
(ImageNetで学習した重み) のどちらか一方. - input_tensor: モデルの入力画像として利用するためのオプションのKerasテンソル (つまり,
layers.Input()
の出力) - input_shape: オプショナルなshapeのタプル,
include_top
がFalseの場合のみ指定可能 (そうでないときは入力のshapeは(299, 299, 3)
).正確に3つの入力チャンネルをもつ必要があり,width と height は71以上にする必要があります.例えば(150, 150, 3)
は有効な値です. - pooling: 特徴量抽出のためのオプショナルなpooling mode,
include_top
がFalse
の場合のみ指定可能.None
:モデルの出力が,最後のconvolutional layerの4階テンソルであることを意味しています.'avg'
:最後のconvolutional layerの出力にglobal average poolingが適用されることで,モデルの出力が2階テンソルになることを意味しています.'max'
:global max poolingが適用されることを意味します.
- classes: 画像のクラス分類のためのオプショナルなクラス数,
include_top
がTrue
かつweights
が指定されていない場合のみ指定可能.
戻り値
KerasのModel
インスタンス.
参考文献
ライセンス
この重みは私達自身が学習したもので,MITライセンスの下で公開されています.
VGG16
keras.applications.vgg16.VGG16(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000)
ImageNetで事前学習した重みを利用可能なVGG16モデル.
'channels_first'
データフォーマット (channels, height, width) か'channels_last'
データフォーマット (height, width, channels)の両方で構築可能です.
デフォルトの入力サイズは224x224.
引数
- include_top: ネットワークの出力層側にある3つの全結合層を含むかどうか.
- weights:
None
(ランダム初期化) か'imagenet'
(ImageNetで学習した重み) のどちらか一方. - input_tensor: モデルの入力画像として利用するためのオプションのKerasテンソル (つまり,
layers.Input()
の出力) - input_shape: オプショナルなshapeのタプル,
include_top
がFalse
の場合のみ指定可能 (そうでないときは入力のshapeは(224, 224, 3)
('channels_last'
データフォーマットのとき) か(3, 224, 224)
('channels_first'
データフォーマットのとき) ).正確に3つの入力チャンネルをもつ必要があり,width と height は48以上にする必要があります.例えば(200, 200, 3)
は有効値. - pooling: 特徴量抽出のためのオプショナルなpooling mode,
include_top
がFalse
の場合のみ指定可能.None
:モデルの出力が,最後のconvolutional layerの4階テンソルであることを意味しています.'avg'
:最後のconvolutional layerの出力にglobal average poolingが適用されることで,モデルの出力が2階テンソルになることを意味しています.'max'
:global max poolingが適用されることを意味します.
- classes: 画像のクラス分類のためのオプショナルなクラス数,
include_top
がTrue
かつweights
が指定されていない場合のみ指定可能.
戻り値
KerasのModel
インスタンス.
参考文献
- Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition: please cite this paper if you use the VGG models in your work.
ライセンス
この重みはOxford大学のVGGによりCreative Commons Attribution Licenseの下で公開されたものを移植しています.
VGG19
keras.applications.vgg19.VGG19(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000)
ImageNetで事前学習した重みを利用可能なVGG19モデル.
'channels_first'
データフォーマット (channels, height, width) か'channels_last'
データフォーマット (height, width, channels)の両方で構築可能です.
デフォルトの入力サイズは224x224.
引数
- include_top: ネットワークの出力層側にある3つの全結合層を含むかどうか.
- weights:
None
(ランダム初期化) か'imagenet'
(ImageNetで学習した重み) の一方. - input_tensor: モデルの入力画像として利用するためのオプションのKerasテンソル (つまり,
layers.Input()
の出力) - input_shape: オプショナルなshapeのタプル,
include_top
がFalseの場合のみ指定可能 (そうでないときは入力のshapeは(224, 224, 3)
('channels_last'
データフォーマットのとき) か(3, 224, 224)
('channels_first'
データフォーマットのとき) ).正確に3つの入力チャンネルをもつ必要があり,width と height は48以上にする必要があります.例えば(200, 200, 3)
は有効値. - pooling: 特徴量抽出のためのオプショナルなpooling mode,
include_top
がFalse
の場合のみ指定可能.None
:モデルの出力が,最後のconvolutional layerの4階テンソルであることを意味しています.'avg'
:最後のconvolutional layerの出力にglobal average poolingが適用されることで,モデルの出力が2階テンソルになることを意味しています.'max'
:global max poolingが適用されることを意味します.
- classes: 画像のクラス分類のためのオプショナルなクラス数,
include_top
がTrue
かつweights
が指定されていない場合のみ指定可能.
戻り値
KerasのModel
インスタンス.
参考文献
ライセンス
この重みはOxford大学のVGGによりCreative Commons Attribution Licenseの下で公開されたものを移植しています.
ResNet50
keras.applications.resnet50.ResNet50(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000)
ImageNetで事前学習した重みを利用可能なResNet50モデル.
'channels_first'
データフォーマット (channels, height, width) か'channels_last'
データフォーマット (height, width, channels)の両方で構築可能です.
デフォルトの入力サイズは224x224.
引数
- include_top: ネットワークの出力層側にある全結合層を含むかどうか.
- weights:
None
(ランダム初期化) か'imagenet'
(ImageNetで学習した重み) の一方. - input_tensor: モデルの入力画像として利用するためのオプションのKerasテンソル (つまり,
layers.Input()
の出力) - input_shape: オプショナルなshapeのタプル,
include_top
がFalseの場合のみ指定可能 (そうでないときは入力のshapeは(224, 224, 3)
('channels_last'
データフォーマットのとき) か(3, 224, 224)
('channels_first'
データフォーマットのとき) ).正確に3つの入力チャンネルをもつ必要があり,width と height は197以上にする必要があります.例えば(200, 200, 3)
は有効値. - pooling: 特徴量抽出のためのオプショナルなpooling mode,
include_top
がFalse
の場合のみ指定可能.None
:モデルの出力が,最後のconvolutional layerの4階テンソルであることを意味しています.'avg'
:最後のconvolutional layerの出力にglobal average poolingが適用されることで,モデルの出力が2階テンソルになることを意味しています.'max'
:global max poolingが適用されることを意味します.
- classes: 画像のクラス分類のためのオプショナルなクラス数,
include_top
がTrue
かつweights
が指定されていない場合のみ指定可能.
戻り値
KerasのModel
インスタンス.
参考文献
ライセンス
この重みはKaiming HeによりMITライセンスの下で公開されたものを移植しています.
InceptionV3
keras.applications.inception_v3.InceptionV3(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000)
ImageNetで事前学習した重みを利用可能なInception V3モデル.
'channels_first'
データフォーマット (channels, height, width) か'channels_last'
データフォーマット (height, width, channels)の両方で構築可能です.
デフォルトの入力サイズは299x299.
引数
- include_top: ネットワークの出力層側にある全結合層を含むかどうか.
- weights:
None
(ランダム初期化) か'imagenet'
(ImageNetで学習した重み) の一方. - input_tensor: モデルの入力画像として利用するためのオプションのKerasテンソル (つまり,
layers.Input()
の出力) - input_shape: オプショナルなshapeのタプル,
include_top
がFalseの場合のみ指定可能 (そうでないときは入力のshapeは(299, 299, 3)
('channels_last'
データフォーマットのとき) か(3, 299, 299)
('channels_first'
データフォーマットのとき) ).正確に3つの入力チャンネルをもつ必要があり,width と height は139以上にする必要があります.例えば(150, 150, 3)
は有効値. - pooling: 特徴量抽出のためのオプショナルなpooling mode,
include_top
がFalse
の場合のみ指定可能.None
:モデルの出力が,最後のconvolutional layerの4階テンソルであることを意味しています.'avg'
:最後のconvolutional layerの出力にglobal average poolingが適用されることで,モデルの出力が2階テンソルになることを意味しています.'max'
:global max poolingが適用されることを意味します.
- classes: 画像のクラス分類のためのオプショナルなクラス数,
include_top
がTrue
かつweights
が指定されていない場合のみ指定可能.
戻り値
KerasのModel
インスタンス.
参考文献
ライセンス
この重みは Apacheライセンスの下で公開されています.
InceptionResNetV2
keras.applications.inception_resnet_v2.InceptionResNetV2(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000)
ImageNetで事前学習したInception-ResNet V2モデル.
'channels_first'
データフォーマット (channels, height, width) か'channels_last'
データフォーマット (height, width, channels)の両方で構築可能です.
デフォルトの入力サイズは299x299.
引数
- include_top: ネットワークの出力層側にある全結合層を含むかどうか.
- weights:
None
(ランダム初期化) か'imagenet'
(ImageNetで学習した重み) の一方. - input_tensor: モデルの入力画像として利用するためのオプションのKerasテンソル (つまり,
layers.Input()
の出力) - input_shape: オプショナルなshapeのタプル,
include_top
がFalseの場合のみ指定可能 (そうでないときは入力のshapeは(299, 299, 3)
('channels_last'
データフォーマットのとき) か(3, 299, 299)
('channels_first'
データフォーマットのとき) ).正確に3つの入力チャンネルをもつ必要があり,width と height は139以上にする必要があります.例えば(150, 150, 3)
は有効値. - pooling: 特徴量抽出のためのオプショナルなpooling mode,
include_top
がFalse
の場合のみ指定可能.None
:モデルの出力が,最後のconvolutional layerの4階テンソルであることを意味しています.'avg'
:最後のconvolutional layerの出力にglobal average poolingが適用されることで,モデルの出力が2階テンソルになることを意味しています.'max'
:global max poolingが適用されることを意味します.
- classes: 画像のクラス分類のためのオプショナルなクラス数,
include_top
がTrue
かつweights
が指定されていない場合のみ指定可能.
戻り値
Kerasのモデルインスタンス.
参考文献
ライセンス
この重みは Apacheライセンスの下で公開されています.
MobileNet
keras.applications.mobilenet.MobileNet(input_shape=None, alpha=1.0, depth_multiplier=1, dropout=1e-3, include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, pooling=None, classes=1000)
ImageNetで事前学習したMobileNetモデル.
データフォーマットが'channels_last'
(height, width, channels)の時のみサポートされることに注意してください.
load_model
からMobileNetモデルをロードするには,カスタムオブジェクトのrelu6
をインポートし,custom_objects
パラメータに渡してください.
例
model = load_model('mobilenet.h5', custom_objects={
'relu6': mobilenet.relu6})
デフォルトの入力サイズは224x224.
引数
- input_shape: オプショナルなshapeのタプル,
include_top
がFalse
の場合のみ指定可能 (そうでないときは入力のshapeは(224, 224, 3)
('channels_last'
データフォーマットのとき) か(3, 224, 224)
('channels_first'
データフォーマットのとき) ).正確に3つの入力チャンネルをもつ必要があり,width と height は32以上にする必要があります.例えば(200, 200, 3)
は有効値. - alpha: ネットワークの幅の制御.
alpha
< 1.0の場合,各レイヤーのフィルタ数を比例して減少させます.alpha
> 1.0の場合,各レイヤーのフィルタ層を比例して増加させます.alpha
= 1の場合,論文のデフォルトのフィルタ数が各レイヤーで使われます.
- depth_multiplier: 深さ方向の畳み込みための深さ乗数(resolution multiplierとも呼ばれます)
- dropout: ドロップアウト率
- include_top: ネットワークの出力層側にある全結合層を含むかどうか.
- weights:
None
(ランダム初期化) か'imagenet'
(ImageNetで学習した重み) の一方. - input_tensor: モデルの入力画像として利用するためのオプションのKerasテンソル (つまり,
layers.Input()
の出力) - pooling: 特徴量抽出のためのオプショナルなpooling mode,
include_top
がFalse
の場合のみ指定可能.None
:モデルの出力が,最後のconvolutional layerの4階テンソルであることを意味しています.'avg'
:最後のconvolutional layerの出力にglobal average poolingが適用されることで,モデルの出力が2階テンソルになることを意味しています.'max'
:global max poolingが適用されることを意味します.
- classes: 画像のクラス分類のためのオプショナルなクラス数,
include_top
がTrue
かつweights
が指定されていない場合のみ指定可能.
戻り値
KerasのModel
インスタンス.
参考文献
ライセンス
この重みは Apacheライセンスの下で公開されています.
DenseNet
keras.applications.densenet.DenseNet121(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000)
keras.applications.densenet.DenseNet169(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000)
keras.applications.densenet.DenseNet201(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000)
ImageNetで事前学習したDenseNetモデル.
このモデルは'channels_first'
データフォーマット(channels, height, width)と'channels_last'
データフォーマット(height, width, channels)の両方で構築可能です.
デフォルトの入力サイズは224x224.
引数
- blocks: 4つのdenseレイヤーために構築するブロックの個数.
- include_top: ネットワークの出力層側にある全結合層を含むかどうか.
- weights:
None
(ランダム初期化),'imagenet'(ImageNetでの事前学習),ロードする重みのファイルへのパスのいずれか. - input_tensor: モデルの入力画像として利用するためのオプションのKerasテンソル(つまり,
layers.Input()
の出力) - input_shape: オプショナルなshapeのタプル,
include_top
がFalse
の場合のみ指定可能 (そうでないときは入力のshapeは(224, 224, 3)
('channels_last'
データフォーマットのとき) か(3, 224, 224)
('channels_first'
データフォーマットのとき) ).正確に3つの入力チャンネルをもつ必要があります. - pooling: 特徴量抽出のためのオプショナルなpooling mode,
include_top
がFalse
の場合のみ指定可能.None
:モデルの出力が,最後のconvolutional layerの4階テンソルであることを意味しています.'avg'
:最後のconvolutional layerの出力にglobal average poolingが適用されることで,モデルの出力が2階テンソルになることを意味しています.'max'
:global max poolingが適用されることを意味します.
- classes: 画像のクラス分類のためのオプショナルなクラス数,
include_top
がTrue
かつweights
が指定されていない場合のみ指定可能.
戻り値
Kerasのモデルインスタンス.
参考文献
- Densely Connected Convolutional Networks (CVPR 2017 Best Paper Award)
ライセンス
この重みは三条項BSDライセンスの下で公開されています.
NASNet
keras.applications.nasnet.NASNetLarge(input_shape=None, include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, pooling=None, classes=1000)
keras.applications.nasnet.NASNetMobile(input_shape=None, include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, pooling=None, classes=1000)
ImageNetで事前学習したNeural Architecture Search Network (NASNet)モデル.
デフォルトの入力サイズは,NASNetLargeモデルは331x331,NASNetMobileモデルは224x224.
引数
- input_shape: オプショナルなshapeのタプル,
include_top
がFalse
の場合のみ指定可能(そうでないときの入力のshapeは,NASNetMobileなら(224, 224, 3)
('channels_last'
データフォーマットのとき)または(3, 224, 224)
('channels_first'
データフォーマットのとき),NASNetLargeなら(331, 331, 3)
('channels_last'
データフォーマットのとき)または(3, 331, 331)
('channels_first'
データフォーマットのとき)).正確に3つの入力チャンネルをもつ必要があり,width と height は32以上にする必要があります.例えば(200, 200, 3)
は有効値. - include_top: ネットワークの出力層側にある全結合層を含むかどうか.
- weights:
None
(ランダム初期化)か'imagenet'
(ImageNetで学習した重み)の一方. - input_tensor: モデルの入力画像として利用するためのオプションのKerasテンソル(つまり,
layers.Input()
の出力) - pooling: 特徴量抽出のためのオプショナルなpooling mode,
include_top
がFalse
の場合のみ指定可能.None
:モデルの出力が,最後のconvolutional layerの4階テンソルであることを意味しています.'avg'
:最後のconvolutional layerの出力にglobal average poolingが適用されることで,モデルの出力が2階テンソルになることを意味しています.'max'
:global max poolingが適用されることを意味します.
- classes: 画像のクラス分類のためのオプショナルなクラス数,
include_top
がTrue
かつweights
が指定されていない場合のみ指定可能.
戻り値
KerasのModel
インスタンス.
参考文献
ライセンス
この重みは Apacheライセンスの下で公開されています.
MobileNetV2
keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2(input_shape=None, alpha=1.0, depth_multiplier=1, include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, pooling=None, classes=1000)
ImageNetで事前学習したMobileNetV2モデル.
データフォーマットが'channels_last'
(height, width, channels)の時のみサポートされることに注意してください.
load_model
からMobileNetV2モデルをロードするには,カスタムオブジェクトのrelu6
をインポートし,custom_objects
パラメータに渡してください.
例
model = load_model('mobilenet_v2.h5', custom_objects={
'relu6': mobilenetv2.relu6})
デフォルトの入力サイズは224x224.
引数
- input_shape: オプショナルなshapeのタプル,入力画像の解像度が(224, 224, 3)でないときは指定すべきです. (224, 224, 3)のように正確に3つの入力チャネルが必要です.input_tensorからinput_shapeが推論できるならこのオプションは省くこともできます.入力するinput_tensorとinput_shapeを決めてそれらの値がマッチしていればinput_shapeが用いられ,shapeがマッチしなければエラーを送出します.例えば
(160, 160, 3)
は妥当な値です. - alpha: ネットワークの幅の制御.MobileNetV2の論文ではwidth multiplierとして知られています.
alpha
< 1.0の場合,各レイヤーのフィルタ数を比例して減少させます.alpha
> 1.0の場合,各レイヤーのフィルタ層を比例して増加させます.alpha
= 1の場合,論文のデフォルトのフィルタ数が各レイヤーで使われます.
- depth_multiplier: 深さ方向の畳み込みための深さ乗数(resolution multiplierとも呼ばれます)
- include_top: ネットワークの出力層側にある全結合層を含むかどうか.
- weights:
None
(ランダム初期化)か,'imagenet'
(ImageNetで学習した重み)か,ロードする重みファイルへのパスのいずれか. - input_tensor: モデルの入力画像として利用するためのオプションのKerasテンソル (つまり,
layers.Input()
の出力) - pooling: 特徴量抽出のためのオプショナルなpooling mode,
include_top
がFalse
の場合のみ指定可能.None
:モデルの出力が,最後のconvolutional layerの4階テンソルであることを意味しています.'avg'
:最後のconvolutional layerの出力にglobal average poolingが適用されることで,モデルの出力が2階テンソルになることを意味しています.'max'
:global max poolingが適用されることを意味します.
- classes: 画像のクラス分類のためのオプショナルなクラス数,
include_top
がTrueかつweights
が指定されていない場合のみ指定可能.
戻り値
Kerasのモデルインスタンス.
参考文献
ライセンス
この重みは Apacheライセンスの下で公開されています.