#将输入定义为维度大小为 input_shape 的张量X input =layers.Input(self.input shape) # Zero-Padding X=layers.ZeroPadding2D((3,3))(Xinput) # Stage 1X=1(64, kernel_size=(7, 7), strides=(2, 2), name="conv1".kernel initializer=keras.initializers.glorot uniform(seed=0))(XX=2_(axis=3,name="bn conv1")(X) X =3("relu")(X) 4(pool size=(3,3),strides=(2,2))(X)X= # Stage 2 X=5_(x, f-3, filters=[64, 64, 256], stage=2, block="a", s=1) X=6_(x,f-3, filters=[64, 64, 256], stage=2, block="b") X=7(x,f=3, filters=[64,64,256], stage=2, block="c") # Stage 3 X=8(x,f=3, filters=[128,128,512l,stage=3,block="a",s=2)for i in range(7): X=9(X,f=3, filters=[128,128,512], stage-3,block="b"+ str(i))# Stage 4 X=10_(X, f=3,filters=[256, 256,1024], stage=4, block="a",5-2)for i in range(35): X =11__(X, f=3, filters=[256, 256,1024], stage=4, block="b" + str(i))# Stage 5 X =12(x,f=3, filters=[512,512, 2048], stage=5, block="a",s=2) X =13(X,f=3,filters=[256,256,2048], stage=5, block="b") 14(x,f=3,filters=[256,256,2048],stage=5,block="c")X =# 最后阶段 #平均池化 X=15(pool size=(2,2))(X) # 输出层 # 输出层 X = layers.Flatten((X) #展平 X = layers.Dense(self.classes, activation-"softmax", name="fc" + strself.classes).kernel initializer=keras.initializers.glorot uniform(seed=0))(X) #创建模型 model = keras.models.Model(inputs=X input,outputs=X,name="ResNet50"return model

这段代码是一个使用Keras实现的ResNet50模型的定义。ResNet50是一种深度卷积神经网络，具有50层，用于图像分类和目标识别任务。该模型包括五个阶段，每个阶段包含若干个残差块，用于提取不同尺度的特征。其中，第一个阶段包括卷积层、批归一化层和池化层，用于对输入图像进行特征提取和下采样。接下来四个阶段都包含若干个残差块，用于对特征进行进一步的提取和细化。最后一阶段包括平均池化层和全连接层，用于将特征向量映射到类别概率分布。该模型的输入为大小为input_shape的张量，输出为大小为classes的softmax概率向量。