VGG16 骨幹網路

[來源]

VGG16Backbone 類別

keras_cv.models.VGG16Backbone(
    include_rescaling,
    include_top,
    input_tensor=None,
    num_classes=None,
    input_shape=(224, 224, 3),
    pooling=None,
    classifier_activation="softmax",
    name="VGG16",
    **kwargs
)

參考：- 用於大規模影像辨識的極深卷積網路 (ICLR 2015) 這個類別表示 VGG16 模型的 Keras 骨幹網路。 參數

• include_rescaling：布林值，是否要重新縮放輸入。如果設定為 True，輸入將會通過 Rescaling(1/255.0) 層。
• include_top：布林值，是否要包含網路頂部的 3 個全連接層。如果提供，則必須提供 num_classes。
• num_classes：整數，用於將影像分類的類別數（可選），僅在 include_top 為 True 時指定。
• input_shape：元組，輸入形狀元組（可選），預設為 (224, 224, 3)。
• input_tensor：張量，用作模型影像輸入的 Keras 張量（可選）（例如 layers.Input() 的輸出）。
• pooling：布林值，當 include_top 為 False 時，用於特徵提取的池化模式（可選）。
  • None 表示模型的輸出將是最後一個卷積塊的 4D 張量輸出。
  • avg 表示將對最後一個卷積塊的輸出應用全域平均池化，因此模型的輸出將是 2D 張量。
  • max 表示將應用全域最大池化。
• classifier_activation：字串 或可呼叫物件。要在「頂部」層上使用的激活函數。除非 include_top=True，否則會忽略。設定 classifier_activation=None 會傳回「頂部」層的 logits。載入預先訓練的權重時，classifier_activation 只能是 None 或 "softmax"。
• name：（可選）要傳遞給模型的名稱，預設為「VGG16」。

傳回值

一個 keras.Model 实例。

[來源]

from_preset 方法

VGG16Backbone.from_preset()

未實作。

此類別沒有可用的預設值。