MobileNetV2

MobileNetV2, Google tarafından geliştirilen bir konvolüsyonel sinir ağı (CNN) mimarisidir ve özellikle mobil cihazlar ve düşük donanımlı sistemler (edge computing) için yüksek verimlilikle çalışacak şekilde optimize edilmiştir. İlk kez 2018 yılında Mark Sandler ve ekibi tarafından duyurulmuştur. MobileNetV1'in başarısından esinlenerek tasarlanan bu model, görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve semantik segmentasyon gibi görevlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.Aşağıda, MobileNetV2'nin önceden eğitilmiş ağırlıklarla (ImageNet) bir görüntüyü sınıflandırmak için basit bir Python örneği verilmiştir:from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np

# Modeli yükle
model = MobileNetV2(weights='imagenet')

# Örnek resim
img_path = 'apple.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))

# Görüntüyü modele uygun hâle getir
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

# Tahmin yap
preds = model.predict(x)

# Sonuçları yazdır
print('Tahmin edilen sınıf:', decode_predictions(preds, top=3)[0])Açıklama:

 weights='imagenet': Modeli önceden eğitilmiş ImageNet ağırlıkları ile yükler.
 preprocess_input(): Görüntüyü modelin anlayacağı formata getirir.
 decode_predictions(): Modelin çıktısını okunabilir sınıf isimlerine dönüştürür.

Kategori:Ağ mimarisi