pytoolkit.applications package

Submodules

pytoolkit.applications.darknet53 module

Darknet53。

pytoolkit.applications.darknet53.create(include_top=False, input_shape=None, input_tensor=None, weights='imagenet', for_small=False)[ソース]

Darknet53。

feature map例:
  • model.get_layer("block1_conv1_act").output # 1/1

  • model.get_layer("block2_add").output # 1/2

  • model.get_layer("block4_add").output # 1/4

  • model.get_layer("block12_add").output # 1/8

  • model.get_layer("block20_add").output # 1/16

  • model.get_layer("block24_add").output # 1/32

pytoolkit.applications.darknet53.preprocess_input(x)[ソース]

前処理。

pytoolkit.applications.darknet53.get_1_over_1(model)[ソース]

入力から縦横1/1のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.darknet53.get_1_over_2(model)[ソース]

入力から縦横1/2のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.darknet53.get_1_over_4(model)[ソース]

入力から縦横1/4のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.darknet53.get_1_over_8(model)[ソース]

入力から縦横1/8のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.darknet53.get_1_over_16(model)[ソース]

入力から縦横1/16のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.darknet53.get_1_over_32(model)[ソース]

入力から縦横1/32のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.efficientnet module

EfficientNet。

参考: 本来の入力サイズ

  • B0: 224

  • B1: 240

  • B2: 260

  • B3: 300

  • B4: 380

  • B5: 456

  • B6: 528

  • B7: 600

pytoolkit.applications.efficientnet.create_b0(include_top=False, input_shape=None, input_tensor=None, weights='noisy-student')[ソース]

ネットワークの作成。

pytoolkit.applications.efficientnet.create_b1(include_top=False, input_shape=None, input_tensor=None, weights='noisy-student')[ソース]

ネットワークの作成。

pytoolkit.applications.efficientnet.create_b2(include_top=False, input_shape=None, input_tensor=None, weights='noisy-student')[ソース]

ネットワークの作成。

pytoolkit.applications.efficientnet.create_b3(include_top=False, input_shape=None, input_tensor=None, weights='noisy-student')[ソース]

ネットワークの作成。

pytoolkit.applications.efficientnet.create_b4(include_top=False, input_shape=None, input_tensor=None, weights='noisy-student')[ソース]

ネットワークの作成。

pytoolkit.applications.efficientnet.create_b5(include_top=False, input_shape=None, input_tensor=None, weights='noisy-student')[ソース]

ネットワークの作成。

pytoolkit.applications.efficientnet.create_b6(include_top=False, input_shape=None, input_tensor=None, weights='noisy-student')[ソース]

ネットワークの作成。

pytoolkit.applications.efficientnet.create_b7(include_top=False, input_shape=None, input_tensor=None, weights='noisy-student')[ソース]

ネットワークの作成。

pytoolkit.applications.efficientnet.preprocess_input(x)[ソース]

前処理。

pytoolkit.applications.efficientnet.get_1_over_2(model)[ソース]

入力から縦横1/2のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.efficientnet.get_1_over_4(model)[ソース]

入力から縦横1/4のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.efficientnet.get_1_over_8(model)[ソース]

入力から縦横1/8のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.efficientnet.get_1_over_16(model)[ソース]

入力から縦横1/16のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.efficientnet.get_1_over_32(model)[ソース]

入力から縦横1/32のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.xception module

Xception。

pytoolkit.applications.xception.create(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, for_small=False, activation='relu')[ソース]

Xception。

padding="same"にしたりinitializer, regularizerを指定したりしたもの。

feature map例:
  • model.get_layer("block1_conv2_act").output # 1/2

  • model.get_layer("block3_sepconv1_act").input # 1/4

  • model.get_layer("block4_sepconv1_act").input # 1/8

  • model.get_layer("block13_sepconv1_act").input # 1/16

  • model.get_layer("block14_sepconv2_act").output # 1/32

pytoolkit.applications.xception.preprocess_input(x)[ソース]

前処理。

pytoolkit.applications.xception.get_1_over_2(model)[ソース]

入力から縦横1/2のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.xception.get_1_over_4(model)[ソース]

入力から縦横1/4のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.xception.get_1_over_8(model)[ソース]

入力から縦横1/8のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.xception.get_1_over_16(model)[ソース]

入力から縦横1/16のところのテンソルを返す。

pytoolkit.applications.xception.get_1_over_32(model)[ソース]

入力から縦横1/32のところのテンソルを返す。

Module contents

Kerasの各種モデル。