research

All research / Cucumber

EfficientNet-B5 training

EfficientNet_B5_Keras_A100GPU.ipynb: 21 cells (10 of code), 3 pictures, Python

🥒 Cucumber Disease Classification — EfficientNet-B5 (Keras / TF2 · A100 GPU)

Model: EfficientNet-B5 (pretrained on ImageNet — keras.applications)
Framework: TensorFlow 2 / Keras
Hardware: NVIDIA A100 GPU (mixed-precision FP16 enabled)
Saved format: best_model.h5 (HDF5)
Native input size: 456 × 456
Task: 7-class leaf disease classification

ClassSamples
Anthracnose316
Bacterial wilt161
Downy mildew3,087
Fresh cucumber161
Fresh leaf2,753
Gummy stem blight161
Powdery mildew1,591

Imbalance strategy: class_weight dict + Focal Loss + heavy augmentation for minority classes

2. Imports & Configuration

In [1]

import os, random, shutil, warnings, time
from pathlib import Path

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, f1_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tqdm.notebook import tqdm

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, mixed_precision

warnings.filterwarnings("ignore")
%matplotlib inline
plt.rcParams["figure.dpi"] = 130

# ── Enable mixed precision (FP16) — massive speed-up on A100 ───────────
mixed_precision.set_global_policy("mixed_float16")
print("Mixed precision policy:", mixed_precision.global_policy().name)

# ── Reproducibility ───────────────────────────────────────────────────
SEED = 42
os.environ["PYTHONHASHSEED"] = str(SEED)
random.seed(SEED)
np.random.seed(SEED)
tf.random.set_seed(SEED)

# ── GPU check ─────────────────────────────────────────────────────
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")
for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
print(f"GPUs available: {[g.name for g in gpus]}")

# ── Constants ──────────────────────────────────────────────────────
CLASS_NAMES = [
    "anthracnose",       # 316
    "bacterial_wilt",    # 161
    "downy_mildew",      # 3087
    "fresh_cucumber",    # 161
    "fresh_leaf",        # 2753
    "gummy_stem_blight", # 161
    "powdery_mildew",    # 1591
]
CLASS_COUNTS   = [316, 161, 3087, 161, 2753, 161, 1591]
NUM_CLASSES    = len(CLASS_NAMES)
IMAGE_SIZE     = 456          # EfficientNet-B5 native resolution
BATCH_SIZE     = 32           # 456×456 is larger — 32 safe for A100 40GB, 48–64 for 80GB
EPOCHS         = 50
LR             = 2e-4         # slightly lower than ConvNeXt due to B5 sensitivity
WEIGHT_DECAY   = 1e-4
PATIENCE       = 10
WARMUP_EPOCHS  = 3

MINORITY_THRESHOLD = 500      # classes below this get extra aug weight
FOCAL_GAMMA        = 2.0
LABEL_SMOOTHING    = 0.1

# ── Mount Google Drive ────────────────────────────────────────────
from google.colab import drive
drive.mount("/content/drive")

# ── Paths ─────────────────────────────────────────────────────────
sdir        = "/content/drive/MyDrive/original_disease_image/"
working_dir = "/content/cucumber_training/"
DATA_DIR    = working_dir + "dataset"
OUTPUT_DIR  = working_dir + "runs/efficientnet_b5_keras"

os.makedirs(DATA_DIR,   exist_ok=True)
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

print(f"\n[DIR] Source     : {sdir}")
print(f"[DIR] Data dir   : {DATA_DIR}")
print(f"[DIR] Output dir : {OUTPUT_DIR}")
print(f"\n[OK] Config OK -- NUM_CLASSES={NUM_CLASSES}  IMAGE_SIZE={IMAGE_SIZE}  BATCH={BATCH_SIZE}")

Out

Mixed precision policy: mixed_float16
GPUs available: ['/physical_device:GPU:0']
Mounted at /content/drive

[DIR] Source     : /content/drive/MyDrive/original_disease_image/
[DIR] Data dir   : /content/cucumber_training/dataset
[DIR] Output dir : /content/cucumber_training/runs/efficientnet_b5_keras

[OK] Config OK -- NUM_CLASSES=7  IMAGE_SIZE=456  BATCH=32

3. Prepare Dataset — Split into train / val / test

In [2]

TRAIN_RATIO  = 0.70
VAL_RATIO    = 0.15
TEST_RATIO   = 0.15
IMG_EXTS     = {".jpg", ".jpeg", ".png", ".bmp", ".tiff", ".webp"}

data_root = Path(DATA_DIR)
src_root  = Path(sdir)

if not src_root.exists():
    raise FileNotFoundError(f"Source directory not found: {src_root}\n"
                            "Make sure Google Drive is mounted and sdir is correct.")

print("[SCAN] Scanning source directory ...")
split_counts = {}

for class_dir in sorted(src_root.iterdir()):
    if not class_dir.is_dir():
        continue
    class_name = class_dir.name
    images = [p for p in class_dir.iterdir() if p.suffix.lower() in IMG_EXTS]
    if not images:
        print(f"  [WARN]  No images in {class_name}, skipping")
        continue

    train_imgs, valtest_imgs = train_test_split(
        images, test_size=(VAL_RATIO + TEST_RATIO),
        random_state=SEED, shuffle=True
    )
    val_imgs, test_imgs = train_test_split(
        valtest_imgs,
        test_size=TEST_RATIO / (VAL_RATIO + TEST_RATIO),
        random_state=SEED, shuffle=True
    )

    split_counts[class_name] = {
        "train": len(train_imgs), "val": len(val_imgs), "test": len(test_imgs)
    }

    for split_name, split_imgs in [("train", train_imgs),
                                    ("val",   val_imgs),
                                    ("test",  test_imgs)]:
        dest_dir = data_root / split_name / class_name
        dest_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        for src_path in split_imgs:
            dest_path = dest_dir / src_path.name
            if not dest_path.exists():
                shutil.copy2(src_path, dest_path)

print(f"\n{'Class':<25} {'Train':>7} {'Val':>7} {'Test':>7} {'Total':>7}")
print("-" * 55)
total_train = total_val = total_test = 0
for cls, cnts in split_counts.items():
    t, v, te = cnts["train"], cnts["val"], cnts["test"]
    total_train += t; total_val += v; total_test += te
    print(f"  {cls:<23} {t:>7} {v:>7} {te:>7} {t+v+te:>7}")
print("-" * 55)
print(f"  {'TOTAL':<23} {total_train:>7} {total_val:>7} {total_test:>7} "
      f"{total_train+total_val+total_test:>7}")
print(f"\n[OK] Dataset split done -- train:{TRAIN_RATIO:.0%}  val:{VAL_RATIO:.0%}  test:{TEST_RATIO:.0%}")

Out

[SCAN] Scanning source directory ...

Class                       Train     Val    Test   Total
-------------------------------------------------------
  anthracnose                 220      47      48     315
  bacterial_wilt              112      24      24     160
  downy_mildew               2160     463     463    3086
  fresh_cucumber              112      24      24     160
  fresh_leaf                 1926     413     413    2752
  gummy_stem_blight           112      24      24     160
  powdery_mildew             1113     238     239    1590
-------------------------------------------------------
  TOTAL                      5755    1233    1235    8223

[OK] Dataset split done -- train:70%  val:15%  test:15%

4. tf.data Pipeline (Augmentation + Balancing)

In [3]

AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE
MEAN_TF  = tf.constant([0.485, 0.456, 0.406], dtype=tf.float32)
STD_TF   = tf.constant([0.229, 0.224, 0.225], dtype=tf.float32)
MEAN_NP  = np.array([0.485, 0.456, 0.406], dtype=np.float32)
STD_NP   = np.array([0.229, 0.224, 0.225], dtype=np.float32)

# ── Identify minority class indices ──────────────────────────────────
minority_class_set = {i for i, c in enumerate(CLASS_COUNTS) if c < MINORITY_THRESHOLD}
print(f"Minority classes (< {MINORITY_THRESHOLD} samples): "
      f"{[CLASS_NAMES[i] for i in sorted(minority_class_set)]}")

# ════════════════════════════════════════════════════════════
# Pure-TF augmentation functions  (pixel range 0\u2013255, float32)
# Applied BEFORE normalisation so zero-padding stays pixel=0
# (which denormalises to neutral ~grey, not white).
# ════════════════════════════════════════════════════════════

def random_resized_crop(image, min_scale: float, max_scale: float = 1.0):
    """Equivalent to torchvision RandomResizedCrop."""
    h = tf.shape(image)[0]
    w = tf.shape(image)[1]
    scale = tf.random.uniform((), min_scale, max_scale)
    crop_h = tf.cast(tf.cast(h, tf.float32) * scale, tf.int32)
    crop_w = tf.cast(tf.cast(w, tf.float32) * scale, tf.int32)
    crop_h = tf.maximum(crop_h, 1)
    crop_w = tf.maximum(crop_w, 1)
    image  = tf.image.random_crop(image, [crop_h, crop_w, 3])
    image  = tf.image.resize(image, [IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE])
    return image

def color_jitter(image, brightness: float, contrast: float,
                 saturation: float, hue: float):
    """Equivalent to torchvision ColorJitter (pixel range 0\u2013255)."""
    image = image / 255.0
    image = tf.image.random_brightness(image, max_delta=brightness)
    image = tf.image.random_contrast(image, 1 - contrast, 1 + contrast)
    image = tf.image.random_saturation(image, 1 - saturation, 1 + saturation)
    image = tf.image.random_hue(image, max_delta=hue)
    image = tf.clip_by_value(image, 0.0, 1.0) * 255.0
    return image

def random_erasing(image, p: float = 0.3, scale_max: float = 0.15):
    """
    Equivalent to torchvision RandomErasing.
    Fills a random rectangle with mean pixel value (128).
    Applied in pixel space (0\u2013255) BEFORE normalisation.
    """
    apply = tf.random.uniform(()) < p
    if not apply:
        return image
    h   = tf.cast(tf.shape(image)[0], tf.float32)
    w   = tf.cast(tf.shape(image)[1], tf.float32)
    area = h * w
    erase_area  = tf.random.uniform((), 0.02, scale_max) * area
    aspect      = tf.random.uniform((), 0.3, 3.3)
    erase_h     = tf.cast(tf.sqrt(erase_area / aspect), tf.int32)
    erase_w     = tf.cast(tf.sqrt(erase_area * aspect), tf.int32)
    erase_h     = tf.clip_by_value(erase_h, 1, tf.shape(image)[0])
    erase_w     = tf.clip_by_value(erase_w, 1, tf.shape(image)[1])
    top         = tf.random.uniform((), 0, tf.shape(image)[0] - erase_h + 1, dtype=tf.int32)
    left        = tf.random.uniform((), 0, tf.shape(image)[1] - erase_w + 1, dtype=tf.int32)
    pad_top     = top
    pad_bottom  = tf.shape(image)[0] - top - erase_h
    pad_left    = left
    pad_right   = tf.shape(image)[1] - left - erase_w
    fill = tf.ones([erase_h, erase_w, 3], dtype=tf.float32) * 128.0
    fill_padded = tf.pad(fill,
                         [[pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]])
    mask = tf.ones([erase_h, erase_w, 1], dtype=tf.float32)
    mask_padded = tf.pad(mask,
                         [[pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]])
    image = image * (1.0 - mask_padded) + fill_padded * mask_padded
    return image

def gaussian_blur_maybe(image, p: float = 0.5):
    """RandomApply(GaussianBlur, p=0.5) equivalent. kernel=7 for 456px."""
    apply = tf.random.uniform(()) < p
    if not apply:
        return image
    sigma  = tf.random.uniform((), 0.1, 2.0)
    k_size = 7   # larger kernel for 456px (vs 5 for 224px)
    image  = image / 255.0
    x    = tf.cast(tf.range(-(k_size // 2), k_size // 2 + 1), tf.float32)
    kern = tf.exp(-0.5 * (x / sigma) ** 2)
    kern = kern / tf.reduce_sum(kern)
    kern_h = kern[:, tf.newaxis, tf.newaxis, tf.newaxis]
    kern_w = kern[tf.newaxis, :, tf.newaxis, tf.newaxis]
    image  = image[tf.newaxis]   # (1,H,W,3)
    channels = tf.split(image, 3, axis=3)
    blurred  = []
    for ch in channels:
        b = tf.nn.conv2d(ch, kern_h * tf.ones([k_size,1,1,1]),
                         strides=1, padding="SAME")
        b = tf.nn.conv2d(b,  kern_w * tf.ones([1,k_size,1,1]),
                         strides=1, padding="SAME")
        blurred.append(b)
    image = tf.concat(blurred, axis=3)[0] * 255.0
    return image

# ── Standard augmentation (majority classes) ────────────────────────
# Matches PyTorch train_transform
def augment_standard(image):
    image = tf.cast(image, tf.float32)
    image = random_resized_crop(image, min_scale=0.7, max_scale=1.0)
    image = tf.image.random_flip_left_right(image)
    image = tf.image.random_flip_up_down(image)
    image = color_jitter(image, brightness=0.3, contrast=0.3,
                         saturation=0.3, hue=0.1)
    image = tf.image.rot90(image, k=tf.random.uniform((), 0, 4, dtype=tf.int32))
    image = random_erasing(image, p=0.25, scale_max=0.15)
    return image

# ── Heavy augmentation (minority classes) ────────────────────────────
# Matches PyTorch heavy_transform
def augment_heavy(image):
    image = tf.cast(image, tf.float32)
    image = random_resized_crop(image, min_scale=0.65, max_scale=1.0)
    image = tf.image.random_flip_left_right(image)
    image = tf.image.random_flip_up_down(image)
    image = color_jitter(image, brightness=0.4, contrast=0.4,
                         saturation=0.4, hue=0.15)
    image = tf.image.rot90(image, k=tf.random.uniform((), 0, 4, dtype=tf.int32))
    image = gaussian_blur_maybe(image, p=0.5)
    image = random_erasing(image, p=0.3, scale_max=0.15)
    return image

# ── Normalise (ImageNet stats) \u2014 always last ──────────────────────────
def normalise(image):
    image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0
    return (image - MEAN_TF) / STD_TF

# ── Per-sample preprocessing ──────────────────────────────────────────
def preprocess(image, label, training=False, use_heavy=False):
    if training:
        image = tf.cond(
            tf.constant(use_heavy),
            lambda: augment_heavy(image),
            lambda: augment_standard(image),
        )
    image = normalise(image)
    return image, label

def load_image(file_path, label):
    raw   = tf.io.read_file(file_path)
    image = tf.image.decode_image(raw, channels=3, expand_animations=False)
    image = tf.image.resize(image, [IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE])
    image = tf.cast(image, tf.float32)
    return image, label

# ── Build file lists ──────────────────────────────────────────────────
IMG_EXTS = {".jpg", ".jpeg", ".png", ".bmp", ".tiff", ".webp"}

def build_file_list(split: str):
    all_paths, all_labels = [], []
    split_dir = data_root / split
    for idx, cls in enumerate(CLASS_NAMES):
        cls_dir = split_dir / cls
        if not cls_dir.exists():
            continue
        for p in cls_dir.iterdir():
            if p.suffix.lower() in IMG_EXTS:
                all_paths.append(str(p))
                all_labels.append(idx)
    return all_paths, all_labels

train_paths, train_labels = build_file_list("train")
val_paths,   val_labels   = build_file_list("val")
test_paths,  test_labels  = build_file_list("test")
print(f"Files \u2014 train: {len(train_paths)}  val: {len(val_paths)}  test: {len(test_paths)}")

# ── class_weight dict for Keras .fit() ───────────────────────────────
counts      = np.array(CLASS_COUNTS, dtype=float)
cw_values   = counts.sum() / (len(counts) * counts)
cw_values   = cw_values / cw_values.sum() * len(counts)
class_weight = {i: float(cw_values[i]) for i in range(NUM_CLASSES)}
print("\nClass weights:")
for i, (name, w) in enumerate(zip(CLASS_NAMES, cw_values)):
    flag = "  ^ minority" if i in minority_class_set else ""
    print(f"  [{i}] {name:<22} {w:.4f}{flag}")

# ── Build tf.data pipelines ───────────────────────────────────────────
minority_mask = np.array([lbl in minority_class_set for lbl in train_labels])

def make_split_ds(paths, labels, is_heavy: bool, training: bool):
    ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((paths, labels))
    ds = ds.shuffle(len(paths), seed=SEED, reshuffle_each_iteration=True)
    ds = ds.map(load_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
    ds = ds.map(
        lambda img, lbl: preprocess(img, lbl, training=training, use_heavy=is_heavy),
        num_parallel_calls=AUTOTUNE,
    )
    return ds

majority_paths  = [p for p, m in zip(train_paths, minority_mask) if not m]
majority_labels = [l for l, m in zip(train_labels, minority_mask) if not m]
minority_paths  = [p for p, m in zip(train_paths, minority_mask) if m]
minority_labels = [l for l, m in zip(train_labels, minority_mask) if m]

majority_ds = make_split_ds(majority_paths, majority_labels, is_heavy=False, training=True)
minority_ds = make_split_ds(minority_paths, minority_labels, is_heavy=True,  training=True)

minority_fraction = len(minority_paths) / len(train_paths)
train_ds = tf.data.Dataset.sample_from_datasets(
    [majority_ds, minority_ds],
    weights=[1.0 - minority_fraction, minority_fraction],
    seed=SEED,
    stop_on_empty_dataset=False,
)
train_ds = train_ds.batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True).prefetch(AUTOTUNE)

def make_eval_ds(paths, labels):
    ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((paths, labels))
    ds = ds.map(load_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
    ds = ds.map(lambda img, lbl: preprocess(img, lbl, training=False),
                num_parallel_calls=AUTOTUNE)
    return ds.batch(BATCH_SIZE).prefetch(AUTOTUNE)

val_ds  = make_eval_ds(val_paths,  val_labels)
test_ds = make_eval_ds(test_paths, test_labels)

steps_per_epoch = len(majority_paths) // BATCH_SIZE
print(f"\n[OK] tf.data pipelines ready  (steps/epoch ~ {steps_per_epoch})")

Out

Minority classes (< 500 samples): ['anthracnose', 'bacterial_wilt', 'fresh_cucumber', 'gummy_stem_blight']
Files — train: 5755  val: 1233  test: 1235

Class weights:
  [0] anthracnose            0.9584  ^ minority
  [1] bacterial_wilt         1.8811  ^ minority
  [2] downy_mildew           0.0981
  [3] fresh_cucumber         1.8811  ^ minority
  [4] fresh_leaf             0.1100
  [5] gummy_stem_blight      1.8811  ^ minority
  [6] powdery_mildew         0.1904

[OK] tf.data pipelines ready  (steps/epoch ~ 162)

5. Class Distribution & Augmentation Preview

In [4]

"""
Augmentation preview \u2014 mirrors the PyTorch batch visualiser.
  \u2022 Green border = majority class  (standard aug)
  \u2022 Red border   = minority class  (heavy aug)
Shows 2 rows \u00d7 8 columns of de-normalised images (456\u00d7456).
"""
import math

def denorm_np(tensor):
    """Undo ImageNet normalisation \u2192 uint8 [0,255]."""
    img = tensor * STD_NP + MEAN_NP
    img = np.clip(img, 0.0, 1.0)
    return (img * 255).astype(np.uint8)

def add_border(img_np, colour, thickness=5):
    """Paint a coloured border onto a uint8 HWC image."""
    img_np = img_np.copy()
    img_np[:thickness, :, :]  = colour
    img_np[-thickness:, :, :] = colour
    img_np[:, :thickness, :]  = colour
    img_np[:, -thickness:, :] = colour
    return img_np

# \u2500\u2500 grab one batch from train_ds \u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500
for batch_imgs, batch_lbls in train_ds.take(1):
    batch_imgs = batch_imgs.numpy()
    batch_lbls = batch_lbls.numpy()

n_show = min(16, len(batch_imgs))
cols   = 8
rows   = math.ceil(n_show / cols)

GREEN = np.array([0,   200,   0], dtype=np.uint8)
RED   = np.array([220,  30,  30], dtype=np.uint8)

fig, axes = plt.subplots(rows, cols, figsize=(cols * 2.4, rows * 2.6))
axes = np.array(axes).reshape(rows, cols)

for idx in range(rows * cols):
    ax = axes[idx // cols, idx % cols]
    ax.axis("off")
    if idx >= n_show:
        continue

    img  = denorm_np(batch_imgs[idx].astype(np.float32))
    lbl  = int(batch_lbls[idx])
    is_minority = lbl in minority_class_set
    border_colour = RED if is_minority else GREEN
    img  = add_border(img, border_colour, thickness=5)

    ax.imshow(img)
    ax.set_title(CLASS_NAMES[lbl],
                 fontsize=7, pad=2,
                 color="red" if is_minority else "green",
                 fontweight="bold")

fig.suptitle(
    "Augmented training batch (456x456)  --  [RED] minority (heavy aug)  |  [GREEN] majority (standard aug)",
    fontsize=12, y=1.01
)
plt.tight_layout()
plt.show()
print(f"\nShowing {n_show} of {BATCH_SIZE} samples from one training batch.")

Out

Chart titled “Augmented training batch (456x456) -- [RED] minority (heavy aug) | [GREEN] majority (standard aug)”
Showing 16 of 32 samples from one training batch.

6. Build Model — EfficientNet-B5 + Custom Head

In [5]

from tensorflow.keras.applications import EfficientNetB5

def build_model(num_classes: int, image_size: int, dropout: float = 0.4) -> keras.Model:
    """
    EfficientNetB5 backbone (ImageNet weights)
    + GlobalAveragePooling + Dropout + Dense head (float32 for stability).
    """
    inputs = keras.Input(shape=(image_size, image_size, 3), name="input_image")

    backbone = EfficientNetB5(
        include_top=False,
        weights="imagenet",
        input_tensor=inputs,
    )
    # Full fine-tuning
    backbone.trainable = True

    x = backbone.output
    x = layers.GlobalAveragePooling2D(name="gap")(x)
    x = layers.Dropout(dropout, name="dropout")(x)
    # Cast to float32 before final Dense for mixed-precision stability
    x = layers.Activation("linear", dtype="float32", name="cast_fp32")(x)
    outputs = layers.Dense(num_classes, activation="softmax",
                           dtype="float32", name="predictions")(x)

    return keras.Model(inputs, outputs, name="efficientnet_b5_finetune")


model = build_model(NUM_CLASSES, IMAGE_SIZE)

total_params     = model.count_params()
trainable_params = sum([tf.size(w).numpy() for w in model.trainable_weights])
print(f"[OK] EfficientNet-B5 loaded")
print(f"   Input size      : {IMAGE_SIZE}\u00d7{IMAGE_SIZE}")
print(f"   Total params    : {total_params:,}")
print(f"   Trainable params: {trainable_params:,}")
model.summary(line_length=100, expand_nested=False)

Out

Downloading data from https://storage.googleapis.com/keras-applications/efficientnetb5_notop.h5
115263384/115263384 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 3s 0us/step
[OK] EfficientNet-B5 loaded
   Input size      : 456×456
   Total params    : 28,527,870
   Trainable params: 28,355,127
Model: "efficientnet_b5_finetune"
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Layer (type)                ┃ Output Shape            ┃        Param # ┃ Connected to            ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ input_image (InputLayer)    │ (None, 456, 456, 3)     │              0 │ -                       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ rescaling (Rescaling)       │ (None, 456, 456, 3)     │              0 │ input_image[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ normalization               │ (None, 456, 456, 3)     │              7 │ rescaling[0][0]         │
│ (Normalization)             │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ rescaling_1 (Rescaling)     │ (None, 456, 456, 3)     │              0 │ normalization[0][0]     │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ stem_conv_pad               │ (None, 457, 457, 3)     │              0 │ rescaling_1[0][0]       │
│ (ZeroPadding2D)             │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ stem_conv (Conv2D)          │ (None, 228, 228, 48)    │          1,296 │ stem_conv_pad[0][0]     │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ stem_bn                     │ (None, 228, 228, 48)    │            192 │ stem_conv[0][0]         │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ stem_activation             │ (None, 228, 228, 48)    │              0 │ stem_bn[0][0]           │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1a_dwconv              │ (None, 228, 228, 48)    │            432 │ stem_activation[0][0]   │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1a_bn                  │ (None, 228, 228, 48)    │            192 │ block1a_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1a_activation          │ (None, 228, 228, 48)    │              0 │ block1a_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1a_se_squeeze          │ (None, 48)              │              0 │ block1a_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1a_se_reshape          │ (None, 1, 1, 48)        │              0 │ block1a_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1a_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 12)        │            588 │ block1a_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1a_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 48)        │            624 │ block1a_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1a_se_excite           │ (None, 228, 228, 48)    │              0 │ block1a_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block1a_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1a_project_conv        │ (None, 228, 228, 24)    │          1,152 │ block1a_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1a_project_bn          │ (None, 228, 228, 24)    │             96 │ block1a_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1b_dwconv              │ (None, 228, 228, 24)    │            216 │ block1a_project_bn[0][… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1b_bn                  │ (None, 228, 228, 24)    │             96 │ block1b_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1b_activation          │ (None, 228, 228, 24)    │              0 │ block1b_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1b_se_squeeze          │ (None, 24)              │              0 │ block1b_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1b_se_reshape          │ (None, 1, 1, 24)        │              0 │ block1b_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1b_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 6)         │            150 │ block1b_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1b_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 24)        │            168 │ block1b_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1b_se_excite           │ (None, 228, 228, 24)    │              0 │ block1b_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block1b_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1b_project_conv        │ (None, 228, 228, 24)    │            576 │ block1b_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1b_project_bn          │ (None, 228, 228, 24)    │             96 │ block1b_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1b_drop (Dropout)      │ (None, 228, 228, 24)    │              0 │ block1b_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1b_add (Add)           │ (None, 228, 228, 24)    │              0 │ block1b_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block1a_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1c_dwconv              │ (None, 228, 228, 24)    │            216 │ block1b_add[0][0]       │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1c_bn                  │ (None, 228, 228, 24)    │             96 │ block1c_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1c_activation          │ (None, 228, 228, 24)    │              0 │ block1c_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1c_se_squeeze          │ (None, 24)              │              0 │ block1c_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1c_se_reshape          │ (None, 1, 1, 24)        │              0 │ block1c_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1c_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 6)         │            150 │ block1c_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1c_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 24)        │            168 │ block1c_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1c_se_excite           │ (None, 228, 228, 24)    │              0 │ block1c_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block1c_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1c_project_conv        │ (None, 228, 228, 24)    │            576 │ block1c_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1c_project_bn          │ (None, 228, 228, 24)    │             96 │ block1c_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1c_drop (Dropout)      │ (None, 228, 228, 24)    │              0 │ block1c_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block1c_add (Add)           │ (None, 228, 228, 24)    │              0 │ block1c_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block1b_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2a_expand_conv         │ (None, 228, 228, 144)   │          3,456 │ block1c_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2a_expand_bn           │ (None, 228, 228, 144)   │            576 │ block2a_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2a_expand_activation   │ (None, 228, 228, 144)   │              0 │ block2a_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2a_dwconv_pad          │ (None, 229, 229, 144)   │              0 │ block2a_expand_activat… │
│ (ZeroPadding2D)             │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2a_dwconv              │ (None, 114, 114, 144)   │          1,296 │ block2a_dwconv_pad[0][… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2a_bn                  │ (None, 114, 114, 144)   │            576 │ block2a_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2a_activation          │ (None, 114, 114, 144)   │              0 │ block2a_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2a_se_squeeze          │ (None, 144)             │              0 │ block2a_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2a_se_reshape          │ (None, 1, 1, 144)       │              0 │ block2a_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2a_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 6)         │            870 │ block2a_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2a_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 144)       │          1,008 │ block2a_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2a_se_excite           │ (None, 114, 114, 144)   │              0 │ block2a_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block2a_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2a_project_conv        │ (None, 114, 114, 40)    │          5,760 │ block2a_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2a_project_bn          │ (None, 114, 114, 40)    │            160 │ block2a_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_expand_conv         │ (None, 114, 114, 240)   │          9,600 │ block2a_project_bn[0][… │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_expand_bn           │ (None, 114, 114, 240)   │            960 │ block2b_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_expand_activation   │ (None, 114, 114, 240)   │              0 │ block2b_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_dwconv              │ (None, 114, 114, 240)   │          2,160 │ block2b_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_bn                  │ (None, 114, 114, 240)   │            960 │ block2b_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_activation          │ (None, 114, 114, 240)   │              0 │ block2b_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_se_squeeze          │ (None, 240)             │              0 │ block2b_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_se_reshape          │ (None, 1, 1, 240)       │              0 │ block2b_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 10)        │          2,410 │ block2b_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 240)       │          2,640 │ block2b_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_se_excite           │ (None, 114, 114, 240)   │              0 │ block2b_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block2b_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_project_conv        │ (None, 114, 114, 40)    │          9,600 │ block2b_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_project_bn          │ (None, 114, 114, 40)    │            160 │ block2b_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_drop (Dropout)      │ (None, 114, 114, 40)    │              0 │ block2b_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2b_add (Add)           │ (None, 114, 114, 40)    │              0 │ block2b_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block2a_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_expand_conv         │ (None, 114, 114, 240)   │          9,600 │ block2b_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_expand_bn           │ (None, 114, 114, 240)   │            960 │ block2c_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_expand_activation   │ (None, 114, 114, 240)   │              0 │ block2c_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_dwconv              │ (None, 114, 114, 240)   │          2,160 │ block2c_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_bn                  │ (None, 114, 114, 240)   │            960 │ block2c_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_activation          │ (None, 114, 114, 240)   │              0 │ block2c_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_se_squeeze          │ (None, 240)             │              0 │ block2c_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_se_reshape          │ (None, 1, 1, 240)       │              0 │ block2c_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 10)        │          2,410 │ block2c_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 240)       │          2,640 │ block2c_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_se_excite           │ (None, 114, 114, 240)   │              0 │ block2c_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block2c_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_project_conv        │ (None, 114, 114, 40)    │          9,600 │ block2c_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_project_bn          │ (None, 114, 114, 40)    │            160 │ block2c_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_drop (Dropout)      │ (None, 114, 114, 40)    │              0 │ block2c_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2c_add (Add)           │ (None, 114, 114, 40)    │              0 │ block2c_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block2b_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_expand_conv         │ (None, 114, 114, 240)   │          9,600 │ block2c_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_expand_bn           │ (None, 114, 114, 240)   │            960 │ block2d_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_expand_activation   │ (None, 114, 114, 240)   │              0 │ block2d_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_dwconv              │ (None, 114, 114, 240)   │          2,160 │ block2d_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_bn                  │ (None, 114, 114, 240)   │            960 │ block2d_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_activation          │ (None, 114, 114, 240)   │              0 │ block2d_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_se_squeeze          │ (None, 240)             │              0 │ block2d_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_se_reshape          │ (None, 1, 1, 240)       │              0 │ block2d_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 10)        │          2,410 │ block2d_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 240)       │          2,640 │ block2d_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_se_excite           │ (None, 114, 114, 240)   │              0 │ block2d_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block2d_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_project_conv        │ (None, 114, 114, 40)    │          9,600 │ block2d_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_project_bn          │ (None, 114, 114, 40)    │            160 │ block2d_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_drop (Dropout)      │ (None, 114, 114, 40)    │              0 │ block2d_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2d_add (Add)           │ (None, 114, 114, 40)    │              0 │ block2d_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block2c_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_expand_conv         │ (None, 114, 114, 240)   │          9,600 │ block2d_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_expand_bn           │ (None, 114, 114, 240)   │            960 │ block2e_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_expand_activation   │ (None, 114, 114, 240)   │              0 │ block2e_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_dwconv              │ (None, 114, 114, 240)   │          2,160 │ block2e_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_bn                  │ (None, 114, 114, 240)   │            960 │ block2e_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_activation          │ (None, 114, 114, 240)   │              0 │ block2e_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_se_squeeze          │ (None, 240)             │              0 │ block2e_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_se_reshape          │ (None, 1, 1, 240)       │              0 │ block2e_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 10)        │          2,410 │ block2e_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 240)       │          2,640 │ block2e_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_se_excite           │ (None, 114, 114, 240)   │              0 │ block2e_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block2e_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_project_conv        │ (None, 114, 114, 40)    │          9,600 │ block2e_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_project_bn          │ (None, 114, 114, 40)    │            160 │ block2e_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_drop (Dropout)      │ (None, 114, 114, 40)    │              0 │ block2e_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block2e_add (Add)           │ (None, 114, 114, 40)    │              0 │ block2e_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block2d_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3a_expand_conv         │ (None, 114, 114, 240)   │          9,600 │ block2e_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3a_expand_bn           │ (None, 114, 114, 240)   │            960 │ block3a_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3a_expand_activation   │ (None, 114, 114, 240)   │              0 │ block3a_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3a_dwconv_pad          │ (None, 117, 117, 240)   │              0 │ block3a_expand_activat… │
│ (ZeroPadding2D)             │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3a_dwconv              │ (None, 57, 57, 240)     │          6,000 │ block3a_dwconv_pad[0][… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3a_bn                  │ (None, 57, 57, 240)     │            960 │ block3a_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3a_activation          │ (None, 57, 57, 240)     │              0 │ block3a_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3a_se_squeeze          │ (None, 240)             │              0 │ block3a_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3a_se_reshape          │ (None, 1, 1, 240)       │              0 │ block3a_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3a_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 10)        │          2,410 │ block3a_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3a_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 240)       │          2,640 │ block3a_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3a_se_excite           │ (None, 57, 57, 240)     │              0 │ block3a_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block3a_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3a_project_conv        │ (None, 57, 57, 64)      │         15,360 │ block3a_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3a_project_bn          │ (None, 57, 57, 64)      │            256 │ block3a_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_expand_conv         │ (None, 57, 57, 384)     │         24,576 │ block3a_project_bn[0][… │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_expand_bn           │ (None, 57, 57, 384)     │          1,536 │ block3b_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_expand_activation   │ (None, 57, 57, 384)     │              0 │ block3b_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_dwconv              │ (None, 57, 57, 384)     │          9,600 │ block3b_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_bn                  │ (None, 57, 57, 384)     │          1,536 │ block3b_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_activation          │ (None, 57, 57, 384)     │              0 │ block3b_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_se_squeeze          │ (None, 384)             │              0 │ block3b_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_se_reshape          │ (None, 1, 1, 384)       │              0 │ block3b_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 16)        │          6,160 │ block3b_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 384)       │          6,528 │ block3b_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_se_excite           │ (None, 57, 57, 384)     │              0 │ block3b_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block3b_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_project_conv        │ (None, 57, 57, 64)      │         24,576 │ block3b_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_project_bn          │ (None, 57, 57, 64)      │            256 │ block3b_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_drop (Dropout)      │ (None, 57, 57, 64)      │              0 │ block3b_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3b_add (Add)           │ (None, 57, 57, 64)      │              0 │ block3b_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block3a_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_expand_conv         │ (None, 57, 57, 384)     │         24,576 │ block3b_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_expand_bn           │ (None, 57, 57, 384)     │          1,536 │ block3c_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_expand_activation   │ (None, 57, 57, 384)     │              0 │ block3c_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_dwconv              │ (None, 57, 57, 384)     │          9,600 │ block3c_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_bn                  │ (None, 57, 57, 384)     │          1,536 │ block3c_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_activation          │ (None, 57, 57, 384)     │              0 │ block3c_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_se_squeeze          │ (None, 384)             │              0 │ block3c_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_se_reshape          │ (None, 1, 1, 384)       │              0 │ block3c_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 16)        │          6,160 │ block3c_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 384)       │          6,528 │ block3c_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_se_excite           │ (None, 57, 57, 384)     │              0 │ block3c_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block3c_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_project_conv        │ (None, 57, 57, 64)      │         24,576 │ block3c_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_project_bn          │ (None, 57, 57, 64)      │            256 │ block3c_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_drop (Dropout)      │ (None, 57, 57, 64)      │              0 │ block3c_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3c_add (Add)           │ (None, 57, 57, 64)      │              0 │ block3c_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block3b_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_expand_conv         │ (None, 57, 57, 384)     │         24,576 │ block3c_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_expand_bn           │ (None, 57, 57, 384)     │          1,536 │ block3d_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_expand_activation   │ (None, 57, 57, 384)     │              0 │ block3d_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_dwconv              │ (None, 57, 57, 384)     │          9,600 │ block3d_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_bn                  │ (None, 57, 57, 384)     │          1,536 │ block3d_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_activation          │ (None, 57, 57, 384)     │              0 │ block3d_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_se_squeeze          │ (None, 384)             │              0 │ block3d_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_se_reshape          │ (None, 1, 1, 384)       │              0 │ block3d_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 16)        │          6,160 │ block3d_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 384)       │          6,528 │ block3d_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_se_excite           │ (None, 57, 57, 384)     │              0 │ block3d_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block3d_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_project_conv        │ (None, 57, 57, 64)      │         24,576 │ block3d_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_project_bn          │ (None, 57, 57, 64)      │            256 │ block3d_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_drop (Dropout)      │ (None, 57, 57, 64)      │              0 │ block3d_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3d_add (Add)           │ (None, 57, 57, 64)      │              0 │ block3d_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block3c_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_expand_conv         │ (None, 57, 57, 384)     │         24,576 │ block3d_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_expand_bn           │ (None, 57, 57, 384)     │          1,536 │ block3e_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_expand_activation   │ (None, 57, 57, 384)     │              0 │ block3e_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_dwconv              │ (None, 57, 57, 384)     │          9,600 │ block3e_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_bn                  │ (None, 57, 57, 384)     │          1,536 │ block3e_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_activation          │ (None, 57, 57, 384)     │              0 │ block3e_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_se_squeeze          │ (None, 384)             │              0 │ block3e_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_se_reshape          │ (None, 1, 1, 384)       │              0 │ block3e_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 16)        │          6,160 │ block3e_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 384)       │          6,528 │ block3e_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_se_excite           │ (None, 57, 57, 384)     │              0 │ block3e_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block3e_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_project_conv        │ (None, 57, 57, 64)      │         24,576 │ block3e_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_project_bn          │ (None, 57, 57, 64)      │            256 │ block3e_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_drop (Dropout)      │ (None, 57, 57, 64)      │              0 │ block3e_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block3e_add (Add)           │ (None, 57, 57, 64)      │              0 │ block3e_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block3d_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4a_expand_conv         │ (None, 57, 57, 384)     │         24,576 │ block3e_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4a_expand_bn           │ (None, 57, 57, 384)     │          1,536 │ block4a_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4a_expand_activation   │ (None, 57, 57, 384)     │              0 │ block4a_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4a_dwconv_pad          │ (None, 59, 59, 384)     │              0 │ block4a_expand_activat… │
│ (ZeroPadding2D)             │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4a_dwconv              │ (None, 29, 29, 384)     │          3,456 │ block4a_dwconv_pad[0][… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4a_bn                  │ (None, 29, 29, 384)     │          1,536 │ block4a_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4a_activation          │ (None, 29, 29, 384)     │              0 │ block4a_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4a_se_squeeze          │ (None, 384)             │              0 │ block4a_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4a_se_reshape          │ (None, 1, 1, 384)       │              0 │ block4a_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4a_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 16)        │          6,160 │ block4a_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4a_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 384)       │          6,528 │ block4a_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4a_se_excite           │ (None, 29, 29, 384)     │              0 │ block4a_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block4a_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4a_project_conv        │ (None, 29, 29, 128)     │         49,152 │ block4a_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4a_project_bn          │ (None, 29, 29, 128)     │            512 │ block4a_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_expand_conv         │ (None, 29, 29, 768)     │         98,304 │ block4a_project_bn[0][… │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_expand_bn           │ (None, 29, 29, 768)     │          3,072 │ block4b_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_expand_activation   │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4b_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_dwconv              │ (None, 29, 29, 768)     │          6,912 │ block4b_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_bn                  │ (None, 29, 29, 768)     │          3,072 │ block4b_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_activation          │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4b_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_se_squeeze          │ (None, 768)             │              0 │ block4b_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_se_reshape          │ (None, 1, 1, 768)       │              0 │ block4b_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 32)        │         24,608 │ block4b_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 768)       │         25,344 │ block4b_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_se_excite           │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4b_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block4b_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_project_conv        │ (None, 29, 29, 128)     │         98,304 │ block4b_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_project_bn          │ (None, 29, 29, 128)     │            512 │ block4b_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_drop (Dropout)      │ (None, 29, 29, 128)     │              0 │ block4b_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4b_add (Add)           │ (None, 29, 29, 128)     │              0 │ block4b_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block4a_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_expand_conv         │ (None, 29, 29, 768)     │         98,304 │ block4b_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_expand_bn           │ (None, 29, 29, 768)     │          3,072 │ block4c_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_expand_activation   │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4c_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_dwconv              │ (None, 29, 29, 768)     │          6,912 │ block4c_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_bn                  │ (None, 29, 29, 768)     │          3,072 │ block4c_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_activation          │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4c_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_se_squeeze          │ (None, 768)             │              0 │ block4c_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_se_reshape          │ (None, 1, 1, 768)       │              0 │ block4c_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 32)        │         24,608 │ block4c_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 768)       │         25,344 │ block4c_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_se_excite           │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4c_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block4c_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_project_conv        │ (None, 29, 29, 128)     │         98,304 │ block4c_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_project_bn          │ (None, 29, 29, 128)     │            512 │ block4c_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_drop (Dropout)      │ (None, 29, 29, 128)     │              0 │ block4c_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4c_add (Add)           │ (None, 29, 29, 128)     │              0 │ block4c_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block4b_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_expand_conv         │ (None, 29, 29, 768)     │         98,304 │ block4c_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_expand_bn           │ (None, 29, 29, 768)     │          3,072 │ block4d_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_expand_activation   │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4d_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_dwconv              │ (None, 29, 29, 768)     │          6,912 │ block4d_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_bn                  │ (None, 29, 29, 768)     │          3,072 │ block4d_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_activation          │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4d_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_se_squeeze          │ (None, 768)             │              0 │ block4d_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_se_reshape          │ (None, 1, 1, 768)       │              0 │ block4d_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 32)        │         24,608 │ block4d_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 768)       │         25,344 │ block4d_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_se_excite           │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4d_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block4d_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_project_conv        │ (None, 29, 29, 128)     │         98,304 │ block4d_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_project_bn          │ (None, 29, 29, 128)     │            512 │ block4d_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_drop (Dropout)      │ (None, 29, 29, 128)     │              0 │ block4d_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4d_add (Add)           │ (None, 29, 29, 128)     │              0 │ block4d_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block4c_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_expand_conv         │ (None, 29, 29, 768)     │         98,304 │ block4d_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_expand_bn           │ (None, 29, 29, 768)     │          3,072 │ block4e_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_expand_activation   │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4e_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_dwconv              │ (None, 29, 29, 768)     │          6,912 │ block4e_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_bn                  │ (None, 29, 29, 768)     │          3,072 │ block4e_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_activation          │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4e_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_se_squeeze          │ (None, 768)             │              0 │ block4e_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_se_reshape          │ (None, 1, 1, 768)       │              0 │ block4e_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 32)        │         24,608 │ block4e_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 768)       │         25,344 │ block4e_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_se_excite           │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4e_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block4e_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_project_conv        │ (None, 29, 29, 128)     │         98,304 │ block4e_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_project_bn          │ (None, 29, 29, 128)     │            512 │ block4e_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_drop (Dropout)      │ (None, 29, 29, 128)     │              0 │ block4e_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4e_add (Add)           │ (None, 29, 29, 128)     │              0 │ block4e_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block4d_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_expand_conv         │ (None, 29, 29, 768)     │         98,304 │ block4e_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_expand_bn           │ (None, 29, 29, 768)     │          3,072 │ block4f_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_expand_activation   │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4f_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_dwconv              │ (None, 29, 29, 768)     │          6,912 │ block4f_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_bn                  │ (None, 29, 29, 768)     │          3,072 │ block4f_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_activation          │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4f_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_se_squeeze          │ (None, 768)             │              0 │ block4f_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_se_reshape          │ (None, 1, 1, 768)       │              0 │ block4f_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 32)        │         24,608 │ block4f_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 768)       │         25,344 │ block4f_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_se_excite           │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4f_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block4f_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_project_conv        │ (None, 29, 29, 128)     │         98,304 │ block4f_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_project_bn          │ (None, 29, 29, 128)     │            512 │ block4f_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_drop (Dropout)      │ (None, 29, 29, 128)     │              0 │ block4f_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4f_add (Add)           │ (None, 29, 29, 128)     │              0 │ block4f_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block4e_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_expand_conv         │ (None, 29, 29, 768)     │         98,304 │ block4f_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_expand_bn           │ (None, 29, 29, 768)     │          3,072 │ block4g_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_expand_activation   │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4g_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_dwconv              │ (None, 29, 29, 768)     │          6,912 │ block4g_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_bn                  │ (None, 29, 29, 768)     │          3,072 │ block4g_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_activation          │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4g_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_se_squeeze          │ (None, 768)             │              0 │ block4g_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_se_reshape          │ (None, 1, 1, 768)       │              0 │ block4g_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 32)        │         24,608 │ block4g_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 768)       │         25,344 │ block4g_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_se_excite           │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block4g_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block4g_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_project_conv        │ (None, 29, 29, 128)     │         98,304 │ block4g_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_project_bn          │ (None, 29, 29, 128)     │            512 │ block4g_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_drop (Dropout)      │ (None, 29, 29, 128)     │              0 │ block4g_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block4g_add (Add)           │ (None, 29, 29, 128)     │              0 │ block4g_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block4f_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5a_expand_conv         │ (None, 29, 29, 768)     │         98,304 │ block4g_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5a_expand_bn           │ (None, 29, 29, 768)     │          3,072 │ block5a_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5a_expand_activation   │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block5a_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5a_dwconv              │ (None, 29, 29, 768)     │         19,200 │ block5a_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5a_bn                  │ (None, 29, 29, 768)     │          3,072 │ block5a_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5a_activation          │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block5a_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5a_se_squeeze          │ (None, 768)             │              0 │ block5a_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5a_se_reshape          │ (None, 1, 1, 768)       │              0 │ block5a_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5a_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 32)        │         24,608 │ block5a_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5a_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 768)       │         25,344 │ block5a_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5a_se_excite           │ (None, 29, 29, 768)     │              0 │ block5a_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block5a_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5a_project_conv        │ (None, 29, 29, 176)     │        135,168 │ block5a_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5a_project_bn          │ (None, 29, 29, 176)     │            704 │ block5a_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_expand_conv         │ (None, 29, 29, 1056)    │        185,856 │ block5a_project_bn[0][… │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_expand_bn           │ (None, 29, 29, 1056)    │          4,224 │ block5b_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_expand_activation   │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5b_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_dwconv              │ (None, 29, 29, 1056)    │         26,400 │ block5b_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_bn                  │ (None, 29, 29, 1056)    │          4,224 │ block5b_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_activation          │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5b_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_se_squeeze          │ (None, 1056)            │              0 │ block5b_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1056)      │              0 │ block5b_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 44)        │         46,508 │ block5b_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1056)      │         47,520 │ block5b_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_se_excite           │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5b_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block5b_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_project_conv        │ (None, 29, 29, 176)     │        185,856 │ block5b_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_project_bn          │ (None, 29, 29, 176)     │            704 │ block5b_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_drop (Dropout)      │ (None, 29, 29, 176)     │              0 │ block5b_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5b_add (Add)           │ (None, 29, 29, 176)     │              0 │ block5b_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block5a_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_expand_conv         │ (None, 29, 29, 1056)    │        185,856 │ block5b_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_expand_bn           │ (None, 29, 29, 1056)    │          4,224 │ block5c_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_expand_activation   │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5c_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_dwconv              │ (None, 29, 29, 1056)    │         26,400 │ block5c_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_bn                  │ (None, 29, 29, 1056)    │          4,224 │ block5c_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_activation          │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5c_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_se_squeeze          │ (None, 1056)            │              0 │ block5c_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1056)      │              0 │ block5c_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 44)        │         46,508 │ block5c_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1056)      │         47,520 │ block5c_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_se_excite           │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5c_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block5c_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_project_conv        │ (None, 29, 29, 176)     │        185,856 │ block5c_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_project_bn          │ (None, 29, 29, 176)     │            704 │ block5c_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_drop (Dropout)      │ (None, 29, 29, 176)     │              0 │ block5c_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5c_add (Add)           │ (None, 29, 29, 176)     │              0 │ block5c_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block5b_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_expand_conv         │ (None, 29, 29, 1056)    │        185,856 │ block5c_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_expand_bn           │ (None, 29, 29, 1056)    │          4,224 │ block5d_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_expand_activation   │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5d_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_dwconv              │ (None, 29, 29, 1056)    │         26,400 │ block5d_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_bn                  │ (None, 29, 29, 1056)    │          4,224 │ block5d_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_activation          │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5d_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_se_squeeze          │ (None, 1056)            │              0 │ block5d_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1056)      │              0 │ block5d_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 44)        │         46,508 │ block5d_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1056)      │         47,520 │ block5d_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_se_excite           │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5d_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block5d_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_project_conv        │ (None, 29, 29, 176)     │        185,856 │ block5d_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_project_bn          │ (None, 29, 29, 176)     │            704 │ block5d_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_drop (Dropout)      │ (None, 29, 29, 176)     │              0 │ block5d_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5d_add (Add)           │ (None, 29, 29, 176)     │              0 │ block5d_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block5c_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_expand_conv         │ (None, 29, 29, 1056)    │        185,856 │ block5d_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_expand_bn           │ (None, 29, 29, 1056)    │          4,224 │ block5e_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_expand_activation   │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5e_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_dwconv              │ (None, 29, 29, 1056)    │         26,400 │ block5e_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_bn                  │ (None, 29, 29, 1056)    │          4,224 │ block5e_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_activation          │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5e_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_se_squeeze          │ (None, 1056)            │              0 │ block5e_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1056)      │              0 │ block5e_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 44)        │         46,508 │ block5e_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1056)      │         47,520 │ block5e_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_se_excite           │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5e_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block5e_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_project_conv        │ (None, 29, 29, 176)     │        185,856 │ block5e_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_project_bn          │ (None, 29, 29, 176)     │            704 │ block5e_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_drop (Dropout)      │ (None, 29, 29, 176)     │              0 │ block5e_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5e_add (Add)           │ (None, 29, 29, 176)     │              0 │ block5e_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block5d_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_expand_conv         │ (None, 29, 29, 1056)    │        185,856 │ block5e_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_expand_bn           │ (None, 29, 29, 1056)    │          4,224 │ block5f_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_expand_activation   │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5f_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_dwconv              │ (None, 29, 29, 1056)    │         26,400 │ block5f_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_bn                  │ (None, 29, 29, 1056)    │          4,224 │ block5f_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_activation          │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5f_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_se_squeeze          │ (None, 1056)            │              0 │ block5f_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1056)      │              0 │ block5f_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 44)        │         46,508 │ block5f_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1056)      │         47,520 │ block5f_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_se_excite           │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5f_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block5f_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_project_conv        │ (None, 29, 29, 176)     │        185,856 │ block5f_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_project_bn          │ (None, 29, 29, 176)     │            704 │ block5f_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_drop (Dropout)      │ (None, 29, 29, 176)     │              0 │ block5f_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5f_add (Add)           │ (None, 29, 29, 176)     │              0 │ block5f_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block5e_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_expand_conv         │ (None, 29, 29, 1056)    │        185,856 │ block5f_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_expand_bn           │ (None, 29, 29, 1056)    │          4,224 │ block5g_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_expand_activation   │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5g_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_dwconv              │ (None, 29, 29, 1056)    │         26,400 │ block5g_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_bn                  │ (None, 29, 29, 1056)    │          4,224 │ block5g_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_activation          │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5g_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_se_squeeze          │ (None, 1056)            │              0 │ block5g_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1056)      │              0 │ block5g_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 44)        │         46,508 │ block5g_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1056)      │         47,520 │ block5g_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_se_excite           │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block5g_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block5g_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_project_conv        │ (None, 29, 29, 176)     │        185,856 │ block5g_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_project_bn          │ (None, 29, 29, 176)     │            704 │ block5g_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_drop (Dropout)      │ (None, 29, 29, 176)     │              0 │ block5g_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block5g_add (Add)           │ (None, 29, 29, 176)     │              0 │ block5g_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block5f_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6a_expand_conv         │ (None, 29, 29, 1056)    │        185,856 │ block5g_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6a_expand_bn           │ (None, 29, 29, 1056)    │          4,224 │ block6a_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6a_expand_activation   │ (None, 29, 29, 1056)    │              0 │ block6a_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6a_dwconv_pad          │ (None, 33, 33, 1056)    │              0 │ block6a_expand_activat… │
│ (ZeroPadding2D)             │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6a_dwconv              │ (None, 15, 15, 1056)    │         26,400 │ block6a_dwconv_pad[0][… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6a_bn                  │ (None, 15, 15, 1056)    │          4,224 │ block6a_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6a_activation          │ (None, 15, 15, 1056)    │              0 │ block6a_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6a_se_squeeze          │ (None, 1056)            │              0 │ block6a_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6a_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1056)      │              0 │ block6a_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6a_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 44)        │         46,508 │ block6a_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6a_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1056)      │         47,520 │ block6a_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6a_se_excite           │ (None, 15, 15, 1056)    │              0 │ block6a_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block6a_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6a_project_conv        │ (None, 15, 15, 304)     │        321,024 │ block6a_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6a_project_bn          │ (None, 15, 15, 304)     │          1,216 │ block6a_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_expand_conv         │ (None, 15, 15, 1824)    │        554,496 │ block6a_project_bn[0][… │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_expand_bn           │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6b_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_expand_activation   │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6b_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_dwconv              │ (None, 15, 15, 1824)    │         45,600 │ block6b_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_bn                  │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6b_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_activation          │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6b_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_se_squeeze          │ (None, 1824)            │              0 │ block6b_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1824)      │              0 │ block6b_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 76)        │        138,700 │ block6b_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1824)      │        140,448 │ block6b_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_se_excite           │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6b_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block6b_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_project_conv        │ (None, 15, 15, 304)     │        554,496 │ block6b_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_project_bn          │ (None, 15, 15, 304)     │          1,216 │ block6b_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_drop (Dropout)      │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6b_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6b_add (Add)           │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6b_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block6a_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_expand_conv         │ (None, 15, 15, 1824)    │        554,496 │ block6b_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_expand_bn           │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6c_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_expand_activation   │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6c_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_dwconv              │ (None, 15, 15, 1824)    │         45,600 │ block6c_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_bn                  │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6c_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_activation          │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6c_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_se_squeeze          │ (None, 1824)            │              0 │ block6c_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1824)      │              0 │ block6c_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 76)        │        138,700 │ block6c_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1824)      │        140,448 │ block6c_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_se_excite           │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6c_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block6c_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_project_conv        │ (None, 15, 15, 304)     │        554,496 │ block6c_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_project_bn          │ (None, 15, 15, 304)     │          1,216 │ block6c_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_drop (Dropout)      │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6c_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6c_add (Add)           │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6c_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block6b_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_expand_conv         │ (None, 15, 15, 1824)    │        554,496 │ block6c_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_expand_bn           │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6d_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_expand_activation   │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6d_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_dwconv              │ (None, 15, 15, 1824)    │         45,600 │ block6d_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_bn                  │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6d_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_activation          │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6d_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_se_squeeze          │ (None, 1824)            │              0 │ block6d_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1824)      │              0 │ block6d_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 76)        │        138,700 │ block6d_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1824)      │        140,448 │ block6d_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_se_excite           │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6d_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block6d_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_project_conv        │ (None, 15, 15, 304)     │        554,496 │ block6d_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_project_bn          │ (None, 15, 15, 304)     │          1,216 │ block6d_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_drop (Dropout)      │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6d_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6d_add (Add)           │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6d_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block6c_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_expand_conv         │ (None, 15, 15, 1824)    │        554,496 │ block6d_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_expand_bn           │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6e_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_expand_activation   │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6e_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_dwconv              │ (None, 15, 15, 1824)    │         45,600 │ block6e_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_bn                  │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6e_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_activation          │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6e_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_se_squeeze          │ (None, 1824)            │              0 │ block6e_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1824)      │              0 │ block6e_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 76)        │        138,700 │ block6e_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1824)      │        140,448 │ block6e_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_se_excite           │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6e_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block6e_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_project_conv        │ (None, 15, 15, 304)     │        554,496 │ block6e_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_project_bn          │ (None, 15, 15, 304)     │          1,216 │ block6e_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_drop (Dropout)      │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6e_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6e_add (Add)           │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6e_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block6d_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_expand_conv         │ (None, 15, 15, 1824)    │        554,496 │ block6e_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_expand_bn           │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6f_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_expand_activation   │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6f_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_dwconv              │ (None, 15, 15, 1824)    │         45,600 │ block6f_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_bn                  │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6f_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_activation          │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6f_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_se_squeeze          │ (None, 1824)            │              0 │ block6f_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1824)      │              0 │ block6f_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 76)        │        138,700 │ block6f_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1824)      │        140,448 │ block6f_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_se_excite           │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6f_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block6f_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_project_conv        │ (None, 15, 15, 304)     │        554,496 │ block6f_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_project_bn          │ (None, 15, 15, 304)     │          1,216 │ block6f_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_drop (Dropout)      │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6f_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6f_add (Add)           │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6f_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block6e_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_expand_conv         │ (None, 15, 15, 1824)    │        554,496 │ block6f_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_expand_bn           │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6g_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_expand_activation   │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6g_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_dwconv              │ (None, 15, 15, 1824)    │         45,600 │ block6g_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_bn                  │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6g_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_activation          │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6g_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_se_squeeze          │ (None, 1824)            │              0 │ block6g_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1824)      │              0 │ block6g_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 76)        │        138,700 │ block6g_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1824)      │        140,448 │ block6g_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_se_excite           │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6g_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block6g_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_project_conv        │ (None, 15, 15, 304)     │        554,496 │ block6g_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_project_bn          │ (None, 15, 15, 304)     │          1,216 │ block6g_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_drop (Dropout)      │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6g_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6g_add (Add)           │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6g_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block6f_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_expand_conv         │ (None, 15, 15, 1824)    │        554,496 │ block6g_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_expand_bn           │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6h_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_expand_activation   │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6h_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_dwconv              │ (None, 15, 15, 1824)    │         45,600 │ block6h_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_bn                  │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6h_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_activation          │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6h_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_se_squeeze          │ (None, 1824)            │              0 │ block6h_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1824)      │              0 │ block6h_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 76)        │        138,700 │ block6h_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1824)      │        140,448 │ block6h_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_se_excite           │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6h_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block6h_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_project_conv        │ (None, 15, 15, 304)     │        554,496 │ block6h_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_project_bn          │ (None, 15, 15, 304)     │          1,216 │ block6h_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_drop (Dropout)      │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6h_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6h_add (Add)           │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6h_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block6g_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_expand_conv         │ (None, 15, 15, 1824)    │        554,496 │ block6h_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_expand_bn           │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6i_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_expand_activation   │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6i_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_dwconv              │ (None, 15, 15, 1824)    │         45,600 │ block6i_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_bn                  │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block6i_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_activation          │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6i_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_se_squeeze          │ (None, 1824)            │              0 │ block6i_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1824)      │              0 │ block6i_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 76)        │        138,700 │ block6i_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1824)      │        140,448 │ block6i_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_se_excite           │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block6i_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block6i_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_project_conv        │ (None, 15, 15, 304)     │        554,496 │ block6i_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_project_bn          │ (None, 15, 15, 304)     │          1,216 │ block6i_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_drop (Dropout)      │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6i_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block6i_add (Add)           │ (None, 15, 15, 304)     │              0 │ block6i_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block6h_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7a_expand_conv         │ (None, 15, 15, 1824)    │        554,496 │ block6i_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7a_expand_bn           │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block7a_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7a_expand_activation   │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block7a_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7a_dwconv              │ (None, 15, 15, 1824)    │         16,416 │ block7a_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7a_bn                  │ (None, 15, 15, 1824)    │          7,296 │ block7a_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7a_activation          │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block7a_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7a_se_squeeze          │ (None, 1824)            │              0 │ block7a_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7a_se_reshape          │ (None, 1, 1, 1824)      │              0 │ block7a_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7a_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 76)        │        138,700 │ block7a_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7a_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 1824)      │        140,448 │ block7a_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7a_se_excite           │ (None, 15, 15, 1824)    │              0 │ block7a_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block7a_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7a_project_conv        │ (None, 15, 15, 512)     │        933,888 │ block7a_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7a_project_bn          │ (None, 15, 15, 512)     │          2,048 │ block7a_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_expand_conv         │ (None, 15, 15, 3072)    │      1,572,864 │ block7a_project_bn[0][… │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_expand_bn           │ (None, 15, 15, 3072)    │         12,288 │ block7b_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_expand_activation   │ (None, 15, 15, 3072)    │              0 │ block7b_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_dwconv              │ (None, 15, 15, 3072)    │         27,648 │ block7b_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_bn                  │ (None, 15, 15, 3072)    │         12,288 │ block7b_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_activation          │ (None, 15, 15, 3072)    │              0 │ block7b_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_se_squeeze          │ (None, 3072)            │              0 │ block7b_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_se_reshape          │ (None, 1, 1, 3072)      │              0 │ block7b_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 128)       │        393,344 │ block7b_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 3072)      │        396,288 │ block7b_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_se_excite           │ (None, 15, 15, 3072)    │              0 │ block7b_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block7b_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_project_conv        │ (None, 15, 15, 512)     │      1,572,864 │ block7b_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_project_bn          │ (None, 15, 15, 512)     │          2,048 │ block7b_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_drop (Dropout)      │ (None, 15, 15, 512)     │              0 │ block7b_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7b_add (Add)           │ (None, 15, 15, 512)     │              0 │ block7b_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block7a_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_expand_conv         │ (None, 15, 15, 3072)    │      1,572,864 │ block7b_add[0][0]       │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_expand_bn           │ (None, 15, 15, 3072)    │         12,288 │ block7c_expand_conv[0]… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_expand_activation   │ (None, 15, 15, 3072)    │              0 │ block7c_expand_bn[0][0] │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_dwconv              │ (None, 15, 15, 3072)    │         27,648 │ block7c_expand_activat… │
│ (DepthwiseConv2D)           │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_bn                  │ (None, 15, 15, 3072)    │         12,288 │ block7c_dwconv[0][0]    │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_activation          │ (None, 15, 15, 3072)    │              0 │ block7c_bn[0][0]        │
│ (Activation)                │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_se_squeeze          │ (None, 3072)            │              0 │ block7c_activation[0][… │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_se_reshape          │ (None, 1, 1, 3072)      │              0 │ block7c_se_squeeze[0][… │
│ (Reshape)                   │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_se_reduce (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 128)       │        393,344 │ block7c_se_reshape[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_se_expand (Conv2D)  │ (None, 1, 1, 3072)      │        396,288 │ block7c_se_reduce[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_se_excite           │ (None, 15, 15, 3072)    │              0 │ block7c_activation[0][… │
│ (Multiply)                  │                         │                │ block7c_se_expand[0][0] │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_project_conv        │ (None, 15, 15, 512)     │      1,572,864 │ block7c_se_excite[0][0] │
│ (Conv2D)                    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_project_bn          │ (None, 15, 15, 512)     │          2,048 │ block7c_project_conv[0… │
│ (BatchNormalization)        │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_drop (Dropout)      │ (None, 15, 15, 512)     │              0 │ block7c_project_bn[0][… │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ block7c_add (Add)           │ (None, 15, 15, 512)     │              0 │ block7c_drop[0][0],     │
│                             │                         │                │ block7b_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ top_conv (Conv2D)           │ (None, 15, 15, 2048)    │      1,048,576 │ block7c_add[0][0]       │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ top_bn (BatchNormalization) │ (None, 15, 15, 2048)    │          8,192 │ top_conv[0][0]          │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ top_activation (Activation) │ (None, 15, 15, 2048)    │              0 │ top_bn[0][0]            │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ gap                         │ (None, 2048)            │              0 │ top_activation[0][0]    │
│ (GlobalAveragePooling2D)    │                         │                │                         │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ dropout (Dropout)           │ (None, 2048)            │              0 │ gap[0][0]               │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ cast_fp32 (Activation)      │ (None, 2048)            │              0 │ dropout[0][0]           │
├─────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────┼─────────────────────────┤
│ predictions (Dense)         │ (None, 7)               │         14,343 │ cast_fp32[0][0]         │
└─────────────────────────────┴─────────────────────────┴────────────────┴─────────────────────────┘
 Total params: 28,527,870 (108.83 MB)
 Trainable params: 28,355,127 (108.17 MB)
 Non-trainable params: 172,743 (674.78 KB)

7. Focal Loss, Optimizer & Callbacks

In [12]

import tensorflow as tf

# ── Focal Loss ────────────────────────────────────────────────────────
class FocalLoss(keras.losses.Loss):
    """
    Focal Loss = -alpha_t * (1 - p_t)^gamma * log(p_t)

    Reference: Lin et al., \"Focal Loss for Dense Object Detection\" (2017)
    """
    def __init__(self, alpha=None, gamma: float = 2.0,
                 label_smoothing: float = 0.0, name: str = "focal_loss",
                 **kwargs):
        super().__init__(name=name, **kwargs)
        self.alpha_list      = alpha if isinstance(alpha, list) else (
                                alpha.numpy().tolist() if hasattr(alpha, 'numpy') else alpha)
        self.alpha           = tf.cast(alpha, tf.float32) if alpha is not None else None
        self.gamma           = gamma
        self.label_smoothing = label_smoothing

    def call(self, y_true, y_pred):
        y_true = tf.cast(y_true, tf.int32)
        y_pred = tf.cast(y_pred, tf.float32)
        num_classes = tf.shape(y_pred)[-1]

        # Label smoothing
        y_true_oh  = tf.one_hot(y_true, num_classes, dtype=tf.float32)
        smooth_val  = self.label_smoothing / tf.cast(num_classes - 1, tf.float32)
        y_true_soft = y_true_oh * (1.0 - self.label_smoothing) + \
                      (1.0 - y_true_oh) * smooth_val

        y_pred_clipped = tf.clip_by_value(y_pred, 1e-7, 1.0 - 1e-7)
        log_pred = tf.math.log(y_pred_clipped)

        ce = -tf.reduce_sum(y_true_soft * log_pred, axis=-1)

        pt           = tf.reduce_sum(y_true_oh * y_pred_clipped, axis=-1)
        focal_weight = tf.pow(1.0 - pt, self.gamma)

        alpha_t = tf.gather(self.alpha, y_true)

        loss = alpha_t * focal_weight * ce
        return tf.reduce_mean(loss)

    def get_config(self):
        cfg = super().get_config()
        cfg.update({
            "alpha": self.alpha_list,
            "gamma": self.gamma,
            "label_smoothing": self.label_smoothing,
        })
        return cfg


# ── Instantiate loss ──────────────────────────────────────────────────
focal_loss = FocalLoss(
    alpha=cw_values.tolist(),
    gamma=FOCAL_GAMMA,
    label_smoothing=LABEL_SMOOTHING,
)

# ── Warmup + cosine-decay LR schedule ────────────────────────────────
total_steps  = steps_per_epoch * EPOCHS
warmup_steps = steps_per_epoch * WARMUP_EPOCHS

lr_schedule = keras.optimizers.schedules.CosineDecay(
    initial_learning_rate=LR,
    decay_steps=total_steps - warmup_steps,
    alpha=1e-4,
    warmup_target=LR,
    warmup_steps=warmup_steps,
)

# ── AdamW optimizer ───────────────────────────────────────────────────
optimizer = keras.optimizers.AdamW(
    learning_rate=lr_schedule,
    weight_decay=WEIGHT_DECAY,
    clipnorm=1.0,
)

# ── Compile ─────────────────────────────────────────────────────────
model.compile(
    optimizer=optimizer,
    loss=focal_loss,
    metrics=[
        keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name="accuracy"),
    ],
)
print("[OK] Model compiled with FocalLoss + AdamW + CosineDecay")

# ── Callbacks ───────────────────────────────────────────────────────
ckpt_dir  = Path(OUTPUT_DIR) / "checkpoints"
tb_dir    = Path(OUTPUT_DIR) / "tensorboard"
ckpt_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
tb_dir.mkdir(parents=True,   exist_ok=True)

best_h5_path = str(ckpt_dir / "best_model.h5")

callbacks = [
    keras.callbacks.ModelCheckpoint(
        filepath=best_h5_path,
        monitor="val_accuracy",
        mode="max",
        save_best_only=True,
        save_weights_only=False,
        verbose=1,
    ),
    keras.callbacks.EarlyStopping(
        monitor="val_accuracy",
        mode="max",
        patience=PATIENCE,
        restore_best_weights=True,
        verbose=1,
    ),
    # NOTE: ReduceLROnPlateau removed — incompatible with CosineDecay schedule.
    # CosineDecay + warmup already handles LR scheduling optimally.
    keras.callbacks.TensorBoard(
        log_dir=str(tb_dir),
        histogram_freq=0,
        update_freq="epoch",
    ),
    keras.callbacks.CSVLogger(
        filename=str(Path(OUTPUT_DIR) / "training_log.csv"),
        append=True,
    ),
]

print(f"\n[CKPT] Checkpoints -> {best_h5_path}")
print(f"[TB]   TensorBoard -> {tb_dir}")
print(f"   Callbacks: ModelCheckpoint, EarlyStopping, ReduceLROnPlateau, TensorBoard, CSVLogger")

Out

[OK] Model compiled with FocalLoss + AdamW + CosineDecay

[CKPT] Checkpoints -> /content/cucumber_training/runs/efficientnet_b5_keras/checkpoints/best_model.h5
[TB]   TensorBoard -> /content/cucumber_training/runs/efficientnet_b5_keras/tensorboard
   Callbacks: ModelCheckpoint, EarlyStopping, ReduceLROnPlateau, TensorBoard, CSVLogger

8. Training

In [9]

print("=" * 60)
print(f"  Training EfficientNet-B5 (Keras) for up to {EPOCHS} epochs")
print(f"  Image size: {IMAGE_SIZE}\u00d7{IMAGE_SIZE}  |  Batch: {BATCH_SIZE}")
print("=" * 60)

history = model.fit(
    train_ds,
    epochs=EPOCHS,
    validation_data=val_ds,
    class_weight=class_weight,
    callbacks=callbacks,
    verbose=1,
)

print(f"\n[OK] Training complete")
print(f"   Best model saved -> {best_h5_path}")

Out

============================================================
  Training EfficientNet-B5 (Keras) for up to 50 epochs
  Image size: 456×456  |  Batch: 32
============================================================
Epoch 1/50
    179/Unknown 380s 173ms/step - accuracy: 0.9612 - loss: 0.0041
Epoch 1: val_accuracy improved from -inf to 0.97242, saving model to /content/cucumber_training/runs/efficientnet_b5_keras/checkpoints/best_model.h5
WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. 
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 457s 605ms/step - accuracy: 0.9613 - loss: 0.0041 - val_accuracy: 0.9724 - val_loss: 0.0236
Epoch 2/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 175ms/step - accuracy: 0.9693 - loss: 0.0034
Epoch 2: val_accuracy did not improve from 0.97242
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34s 188ms/step - accuracy: 0.9693 - loss: 0.0034 - val_accuracy: 0.9092 - val_loss: 0.0778
Epoch 3/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 174ms/step - accuracy: 0.9528 - loss: 0.0055
Epoch 3: val_accuracy did not improve from 0.97242
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34s 187ms/step - accuracy: 0.9528 - loss: 0.0055 - val_accuracy: 0.9384 - val_loss: 0.0217
Epoch 4/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 175ms/step - accuracy: 0.9668 - loss: 0.0034
Epoch 4: val_accuracy did not improve from 0.97242
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34s 188ms/step - accuracy: 0.9668 - loss: 0.0034 - val_accuracy: 0.9465 - val_loss: 0.0357
Epoch 5/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 173ms/step - accuracy: 0.9623 - loss: 0.0039
Epoch 5: val_accuracy improved from 0.97242 to 0.97405, saving model to /content/cucumber_training/runs/efficientnet_b5_keras/checkpoints/best_model.h5
WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. 
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 37s 200ms/step - accuracy: 0.9623 - loss: 0.0039 - val_accuracy: 0.9740 - val_loss: 0.0312
Epoch 6/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 174ms/step - accuracy: 0.9725 - loss: 0.0031
Epoch 6: val_accuracy improved from 0.97405 to 0.98054, saving model to /content/cucumber_training/runs/efficientnet_b5_keras/checkpoints/best_model.h5
WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. 
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 37s 201ms/step - accuracy: 0.9725 - loss: 0.0031 - val_accuracy: 0.9805 - val_loss: 0.0198
Epoch 7/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 175ms/step - accuracy: 0.9767 - loss: 0.0025
Epoch 7: val_accuracy improved from 0.98054 to 0.98459, saving model to /content/cucumber_training/runs/efficientnet_b5_keras/checkpoints/best_model.h5
WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. 
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 37s 202ms/step - accuracy: 0.9767 - loss: 0.0025 - val_accuracy: 0.9846 - val_loss: 0.0199
Epoch 8/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 172ms/step - accuracy: 0.9813 - loss: 0.0016
Epoch 8: val_accuracy did not improve from 0.98459
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34s 185ms/step - accuracy: 0.9813 - loss: 0.0016 - val_accuracy: 0.9838 - val_loss: 0.0130
Epoch 9/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 171ms/step - accuracy: 0.9799 - loss: 0.0023
Epoch 9: val_accuracy improved from 0.98459 to 0.98946, saving model to /content/cucumber_training/runs/efficientnet_b5_keras/checkpoints/best_model.h5
WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. 
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 36s 198ms/step - accuracy: 0.9799 - loss: 0.0023 - val_accuracy: 0.9895 - val_loss: 0.0091
Epoch 10/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 174ms/step - accuracy: 0.9676 - loss: 0.0052
Epoch 10: val_accuracy did not improve from 0.98946
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34s 187ms/step - accuracy: 0.9676 - loss: 0.0052 - val_accuracy: 0.9773 - val_loss: 0.0173
Epoch 11/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 174ms/step - accuracy: 0.9769 - loss: 0.0041
Epoch 11: val_accuracy did not improve from 0.98946
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34s 187ms/step - accuracy: 0.9768 - loss: 0.0041 - val_accuracy: 0.9651 - val_loss: 0.0167
Epoch 12/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 173ms/step - accuracy: 0.9760 - loss: 0.0024
Epoch 12: val_accuracy did not improve from 0.98946
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34s 186ms/step - accuracy: 0.9761 - loss: 0.0024 - val_accuracy: 0.9878 - val_loss: 0.0163
Epoch 13/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 174ms/step - accuracy: 0.9834 - loss: 0.0024
Epoch 13: val_accuracy did not improve from 0.98946
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34s 187ms/step - accuracy: 0.9834 - loss: 0.0024 - val_accuracy: 0.9765 - val_loss: 0.0174
Epoch 14/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 174ms/step - accuracy: 0.9785 - loss: 0.0018
Epoch 14: val_accuracy did not improve from 0.98946
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34s 187ms/step - accuracy: 0.9785 - loss: 0.0018 - val_accuracy: 0.9765 - val_loss: 0.0131
Epoch 15/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 175ms/step - accuracy: 0.9746 - loss: 0.0050
Epoch 15: val_accuracy did not improve from 0.98946
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34s 187ms/step - accuracy: 0.9746 - loss: 0.0050 - val_accuracy: 0.9797 - val_loss: 0.0176
Epoch 16/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 173ms/step - accuracy: 0.9757 - loss: 0.0028
Epoch 16: val_accuracy did not improve from 0.98946
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34s 186ms/step - accuracy: 0.9758 - loss: 0.0028 - val_accuracy: 0.9822 - val_loss: 0.0150
Epoch 17/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 175ms/step - accuracy: 0.9860 - loss: 0.0019
Epoch 17: val_accuracy did not improve from 0.98946
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34s 188ms/step - accuracy: 0.9859 - loss: 0.0019 - val_accuracy: 0.9692 - val_loss: 0.0238
Epoch 18/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 174ms/step - accuracy: 0.9809 - loss: 0.0020
Epoch 18: val_accuracy did not improve from 0.98946
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34s 187ms/step - accuracy: 0.9809 - loss: 0.0020 - val_accuracy: 0.9757 - val_loss: 0.0146
Epoch 19/50
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 174ms/step - accuracy: 0.9834 - loss: 0.0013
Epoch 19: val_accuracy did not improve from 0.98946
179/179 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34s 187ms/step - accuracy: 0.9834 - loss: 0.0013 - val_accuracy: 0.9862 - val_loss: 0.0115
Epoch 19: early stopping
Restoring model weights from the end of the best epoch: 9.

[OK] Training complete
   Best model saved -> /content/cucumber_training/runs/efficientnet_b5_keras/checkpoints/best_model.h5

9. Training History Plots

In [10]

hist = history.history
epochs_ran = range(1, len(hist["loss"]) + 1)

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 5))

axes[0].plot(epochs_ran, hist["loss"],     label="Train Loss", color="#3498db")
axes[0].plot(epochs_ran, hist["val_loss"], label="Val Loss",   color="#e74c3c")
axes[0].set_title("Loss", fontweight="bold")
axes[0].set_xlabel("Epoch"); axes[0].legend(); axes[0].grid(True, alpha=0.4)

axes[1].plot(epochs_ran, hist["accuracy"],     label="Train Acc", color="#3498db")
axes[1].plot(epochs_ran, hist["val_accuracy"], label="Val Acc",   color="#e74c3c")
best_val_acc = max(hist["val_accuracy"])
best_epoch   = int(np.argmax(hist["val_accuracy"])) + 1
axes[1].axhline(best_val_acc, linestyle="--", color="gray", alpha=0.7,
                label=f"Best: {best_val_acc:.4f} @ ep{best_epoch}")
axes[1].set_title("Accuracy", fontweight="bold")
axes[1].set_xlabel("Epoch"); axes[1].legend(); axes[1].grid(True, alpha=0.4)

plt.suptitle("EfficientNet-B5 (Keras) Training History", fontsize=14, fontweight="bold")
plt.tight_layout()
save_path = Path(OUTPUT_DIR) / "training_history.png"
plt.savefig(save_path, dpi=150, bbox_inches="tight")
plt.show()
print(f"Saved -> {save_path}")
print(f"Best val accuracy: {best_val_acc:.4f} at epoch {best_epoch}")

Out

Chart titled “Loss”
Saved -> /content/cucumber_training/runs/efficientnet_b5_keras/training_history.png
Best val accuracy: 0.9895 at epoch 9

10. Load best_model.h5 → Test Set Evaluation

In [13]

# ── Load the best checkpoint ──────────────────────────────────────────
print(f"Loading best model from: {best_h5_path}")
best_model = keras.models.load_model(
    best_h5_path,
    custom_objects={"FocalLoss": FocalLoss},
)
print("[OK] best_model.h5 loaded successfully")

# ── Predict on test set ───────────────────────────────────────────────
print("\nRunning predictions on test set ...")
y_pred_probs = best_model.predict(test_ds, verbose=1)
y_pred       = np.argmax(y_pred_probs, axis=1)
y_true       = np.array(test_labels)

te_acc    = np.mean(y_pred == y_true)
te_f1     = f1_score(y_true, y_pred, average="macro")
print(f"\nTest accuracy : {te_acc:.4f}")
print(f"Test macro-F1 : {te_f1:.4f}")

# ── Confusion matrix ──────────────────────────────────────────────────
def plot_confusion_matrix(labels, preds, class_names, title_prefix="Test", save_path=None):
    cm      = confusion_matrix(labels, preds)
    cm_norm = cm.astype(float) / cm.sum(axis=1, keepdims=True)

    fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(20, 8))
    for ax, data, title, fmt in zip(
        axes,
        [cm, cm_norm],
        [f"{title_prefix} Confusion Matrix (counts)",
         f"{title_prefix} Confusion Matrix (normalised)"],
        ["d", ".2f"],
    ):
        sns.heatmap(data, annot=True, fmt=fmt, cmap="Blues",
                    xticklabels=class_names, yticklabels=class_names,
                    ax=ax, linewidths=0.5, cbar=True)
        ax.set_title(title, fontweight="bold")
        ax.set_xlabel("Predicted"); ax.set_ylabel("True")
        ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right")
    plt.tight_layout()
    if save_path:
        plt.savefig(save_path, dpi=150, bbox_inches="tight")
        print(f"Saved -> {save_path}")
    plt.show()

test_out_dir = Path(OUTPUT_DIR) / "test"
test_out_dir.mkdir(exist_ok=True)

plot_confusion_matrix(
    y_true, y_pred, CLASS_NAMES,
    title_prefix="Test",
    save_path=test_out_dir / "confusion_matrix_test.png",
)

# ── Classification report ─────────────────────────────────────────────
report = classification_report(y_true, y_pred, target_names=CLASS_NAMES, digits=4)
print("\n[Test Classification Report]\n")
print(report)
(Path(OUTPUT_DIR) / "test_classification_report.txt").write_text(report)

Out

Loading best model from: /content/cucumber_training/runs/efficientnet_b5_keras/checkpoints/best_model.h5
WARNING:absl:Compiled the loaded model, but the compiled metrics have yet to be built. `model.compile_metrics` will be empty until you train or evaluate the model.
[OK] best_model.h5 loaded successfully

Running predictions on test set ...
39/39 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 129s 2s/step

Test accuracy : 0.9798
Test macro-F1 : 0.9579
Saved -> /content/cucumber_training/runs/efficientnet_b5_keras/test/confusion_matrix_test.png
Picture made by cell 18
[Test Classification Report]

                   precision    recall  f1-score   support

      anthracnose     0.9318    0.8542    0.8913        48
   bacterial_wilt     1.0000    1.0000    1.0000        24
     downy_mildew     0.9890    0.9741    0.9815       463
   fresh_cucumber     1.0000    1.0000    1.0000        24
       fresh_leaf     0.9928    1.0000    0.9964       413
gummy_stem_blight     0.8148    0.9167    0.8627        24
   powdery_mildew     0.9631    0.9833    0.9731       239

         accuracy                         0.9798      1235
        macro avg     0.9559    0.9612    0.9579      1235
     weighted avg     0.9801    0.9798    0.9798      1235
651

11. Inference on a Single Image

In [14]

from PIL import Image as PILImage

def predict_image(image_path: str, model: keras.Model, top_k: int = 3):
    """
    Load an image from disk, preprocess it, run inference with best_model.h5,
    and display a bar chart of the top-k class probabilities.
    """
    img = PILImage.open(image_path).convert("RGB").resize((IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE))
    arr = np.array(img, dtype=np.float32) / 255.0
    arr = (arr - MEAN_NP) / STD_NP
    arr = np.expand_dims(arr, 0)

    probs   = model.predict(arr, verbose=0)[0]
    top_idx = probs.argsort()[::-1][:top_k]

    fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(11, 4))
    axes[0].imshow(img); axes[0].axis("off")
    axes[0].set_title("Input Image", fontweight="bold")

    colors = ["#2ecc71" if i == top_idx[0] else "#3498db" for i in top_idx]
    axes[1].barh(
        [CLASS_NAMES[i].replace("_", " ").title() for i in top_idx[::-1]],
        [probs[i] for i in top_idx[::-1]],
        color=colors[::-1], edgecolor="white",
    )
    axes[1].set_xlim(0, 1)
    axes[1].set_xlabel("Probability")
    axes[1].set_title(f"Top-{top_k} Predictions (EfficientNet-B5)", fontweight="bold")
    axes[1].grid(True, axis="x", alpha=0.4)
    for idx, val in enumerate(top_idx[::-1]):
        axes[1].text(probs[val] + 0.01, idx, f"{probs[val]*100:.1f}%", va="center", fontsize=9)
    plt.tight_layout(); plt.show()

    print(f"Predicted: {CLASS_NAMES[top_idx[0]].replace('_',' ').title()}  "
          f"({probs[top_idx[0]]*100:.2f}%)")
    return CLASS_NAMES[top_idx[0]], probs


# ── Example usage ─────────────────────────────────────────────────────
# predict_image("/path/to/your/image.jpg", best_model)
print("predict_image() ready.")
print("Usage: predict_image('/content/drive/MyDrive/your_image.jpg', best_model)")

Out

predict_image() ready.
Usage: predict_image('/content/drive/MyDrive/your_image.jpg', best_model)