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Efficientnet B2

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モデルで、複合係数による深さ/幅/解像度の統一スケーリングにより、画像分類タスクで優れた性能を発揮します。
ダウンロード数 276.94k
リリース時間 : 2/15/2023

モデル概要

ImageNet-1kデータセットで学習されたEfficientNetモデルで、主に画像分類タスクに使用され、画像を1000のImageNetカテゴリに分類できます。

モデル特徴

複合スケーリング手法
深さ/幅/解像度の次元を統一してスケーリングすることで、より効率的なモデル最適化を実現します。
モバイルフレンドリー
モバイルデバイスやリソース制約のある環境向けに設計されており、高い計算効率を備えています。
高性能
ImageNetなどのベンチマークテストで優れた分類精度を示します。

モデル能力

画像分類
視覚的特徴抽出

使用事例

コンピュータビジョン
物体認識
画像中の物体カテゴリ(動物、日用品など)を識別します。
画像を1000のImageNetカテゴリに分類可能
シーン分類
画像中のシーンタイプ(屋内、屋外、自然景観など)を識別します。
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