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モジュール:tf.keras.applications.mobilenet_v2

TensorFlow 1つのバージョン

MobileNet v2のKerasのモデル。

MobileNetV2は一般的なアーキテクチャであり、複数のユースケースに使用することができます。ユースケースに応じて、異なる入力層サイズと異なる幅の要素を使用することができます。これは、異なる幅モデルは乗算 - 追加の数を減少させ、それにより、モバイルデバイス上の推論コストを削減することができます。

MobileNetV2は元MobileNetに非常に似ている、それがボトルネック機能を反転残差ブロックを使用していますことを除いて。これは、元MobileNetよりも大幅に低く、パラメータの数を持っています。 MobileNetsは、より良好な性能を提供する、より大きな画像サイズと、32×32よりも任意の入力サイズの大きなをサポートします。

パラメータおよび乗算-加算の数の数は、使用して変更することができるalpha /各層におけるフィルタの数を減少する増加、パラメータ。画像サイズと変化させることによって、 alphaパラメータを、紙からのすべての22台のモデルが提供さImageNet重みで、構築することができます。

紙は使用MobileNetsの性能実証alpha (別名100%MobileNet)1.0の値は、0.35、0.5、0.75、1.0、1.3、およびこれらのそれぞれについて1.4 alpha値、提供される5つの異なる入力画像サイズの重みを(224 、192、160、128、96)。

次の表は、のパフォーマンスを記述する

MobileNetさまざまな入力サイズに:

MACは乗算追加分類チェックポイントの略|のMAC(M)|パラメータ(M)|トップ1精度|トップ5精度------------------------- - | ------------ | --------------- | --------- | ---- | ---- ----- | [mobilenet_v2_1.4_224] | 582 | 6.06 | 75.0 | 92.5 | | [mobilenet_v2_1.3_224] | 509 | 5.34 | 74.4 | 92.1 | | [mobilenet_v2_1.0_224] | 300 | 3.47 | 71.8 | 91.0 | | [mobilenet_v2_1.0_192] | 221 | 3.47 | 70.7 | 90.1 | | [mobilenet_v2_1.0_160] | 154 | 3.47 | 68.8 | 89.0 | | [mobilenet_v2_1.0_128] | 99 | 3.47 | 65.3 | 86.9 | | [mobilenet_v2_1.0_96] | 56 | 3.47 | 60.3 | 83.2 | | [mobilenet_v2_0.75_224] | 209 | 2.61 | 69.8 | 89.6 | | [mobilenet_v2_0.75_192] | 153 | 2.61 | 68.7 | 88.9 | | [mobilenet_v2_0.75_160] | 107 | 2.61 | 66.4 | 87.3 | | [mobilenet_v2_0.75_128] | 69 | 2.61 | 63.2 | 85.3 | | [mobilenet_v2_0.75_96] | 39 | 2.61 | 58.8 | 81.6 | | [mobilenet_v2_0.5_224] | 97 | 1.95 | 65.4 | 86.4 | | [mobilenet_v2_0.5_192] | 71 | 1.95 | 63.9 | 85.4 | | [mobilenet_v2_0.5_160] | 50 | 1.95 | 61.0 | 83.2 | | [mobilenet_v2_0.5_128] | 32 | 1.95 | 57.7 | 80.8 | | [mobilenet_v2_0.5_96] | 18 | 1.95 | 51.2 | 75.8 | | [mobilenet_v2_0.35_224] | 59 | 1.66 | 60.3 | 82.9 | | [mobilenet_v2_0.35_192] | 43 | 1.66 | 58.2 | 81.2 | | [mobilenet_v2_0.35_160] | 30 | 1.66 | 55.7 | 79.1 | | [mobilenet_v2_0.35_128] | 20 | 1.66 | 50.8 | 75.0 | | [mobilenet_v2_0.35_96] | 11 | 1.66 | 45.5 | 70.4 |

参考論文:

関数

MobileNetV2(...) :MobileNetV2アーキテクチャをインスタンス化します。

decode_predictions(...) :ImageNetモデルの予測は、デコードします。

preprocess_input(...)前処理しテンソルまたは画像のバッチをコードnumpyのアレイ。