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Resnet50
ImageNetデータセットで事前学習された深層残差ネットワークモデルで、画像分類タスクに使用されます。
ダウンロード数 18
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
ResNet-50は深層畳み込みニューラルネットワークで、残差接続により深層ネットワークの訓練における勾配消失問題を解決し、画像分類やその他のコンピュータビジョンタスクに適しています。
モデル特徴
残差接続
スキップ接続により深層ネットワークの訓練における勾配消失問題を解決し、ネットワークをより深く効率的にします。
高性能
ImageNet評価セットで76.13%のTop-1精度と92.86%のTop-5精度を達成しました。
転移学習に適している
他のコンピュータビジョンタスクの微調整用の事前学習モデルとして使用できます。
モデル能力
画像分類
特徴抽出
転移学習
使用事例
コンピュータビジョン
汎用画像分類
画像をImageNetの1,000カテゴリに分類します。
Top-1精度76.13%、Top-5精度92.86%
下流タスクの微調整
モデルのヘッドを調整して、他のラベル体系の分類タスク、画像セグメンテーション、物体検出などに適応させます。
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