kerasのapplicationsに入ってるディープラニング物体認識モデルをメモメモ

以前の記事で、OpenCVでカメラキャプチャしてサクッと文体認識してみましたが、kerasのapplicationsには色んなモデルが準備されてていて簡単に試せるのはありがたい。

In [8]: import tensorflow as tf
In [9]: tf.__version__
Out[9]: '2.1.0'

tensorflowのバージョンは"2.1.0"でした。applicationの__dict__属性をvarsで取り出し、大文字で始まるものだけを列挙してみます。

In [10]: [p for p in vars(tf.keras.applications) if p[0].isupper()]
Out[10]:
['DenseNet121',
'DenseNet169',
'DenseNet201',
'InceptionResNetV2',
'InceptionV3',
'MobileNet',
'MobileNetV2',
'NASNetLarge',
'NASNetMobile',
'ResNet101',
'ResNet152',
'ResNet50',
'ResNet101V2',
'ResNet152V2',
'ResNet50V2',
'VGG16',
'VGG19',
'Xception']

こんな感じでした。'InceptionResNetV2'なんてものがあるんですね。今日は時間がないのでこの辺で。