机器学习笔记 - 【机器学习案例】基于KerasCV的预训练模型自定义多头+多标签预测
一、KerasCV
KerasCV 是一个模块化计算机视觉组件库,可与 TensorFlow、JAX 或 PyTorch 原生配合使用。这些模型、层、指标、回调等基于Keras Core构建,可以在任何框架中进行训练和序列化,并在另一个框架中重复使用,而无需进行昂贵的迁
KerasCV 可以理解为 Keras API 的水平扩展:组件是新的第一方 Keras 对象,它们过于专业化,无法添加到核心 Keras 中。它们获得与核心 Keras API 相同级别的完善和向后兼容性保证,并且由 Keras 团队维护。
我KerasCV 的 API 协助执行常见的计算机视觉任务,例如数据增强、分类、对象检测、分割、图像生成等。应用计算机视觉工程师可以利用 KerasCV 为所有这些常见任务快速组装生产级、最先进的训练和推理管道。
1、支持的模型列表
| Preset name | Model | Parameters | Description |
|---|---|---|---|
| csp_darknet_tiny_imagenet |
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