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Efficientnet B3

googleによって開発
EfficientNetはモバイルフレンドリーな純粋な畳み込みニューラルネットワークで、複合係数により深さ/幅/解像度の次元を統一調整し、効率的なスケーリングを実現
ダウンロード数 418
リリース時間 : 2/15/2023

モデル概要

このモデルはImageNet-1kデータセットで学習されたEfficientNet-b3バージョンで、主に画像分類タスクに使用され、1000のImageNetカテゴリ認識をサポート

モデル特徴

複合スケーリング手法
ネットワークの深さ、幅、解像度の次元を統一調整することで効率的なモデルスケーリングを実現
モバイル最適化
モバイルデバイスやリソース制約環境向けに設計され、精度と計算効率のバランスを実現
高精度分類
ImageNetなどのベンチマークで当時の最高水準の分類精度を達成

モデル能力

画像分類
物体認識
視覚的特徴抽出

使用事例

コンピュータビジョンアプリケーション
一般的な物体認識
画像中の一般的な物体(動物、日用品など)を認識
1000種類の一般的な物体カテゴリを正確に分類可能
モバイル端末向け視覚アプリ
スマートフォンアプリに統合してリアルタイム画像分類機能を実現
高精度を維持しながらモバイル端末の計算リソース制約を満たす
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