# 効率的な画像分類

LSNetは人間の視覚システムの動的異尺度能力にヒントを得た軽量視覚モデルファミリーで、様々な視覚タスクにおいて性能と効率のバランスを実現しています。

Hieraは階層型ビジョントランスフォーマーモデルで、高速かつ強力でシンプルな特徴を持ち、幅広い画像・動画タスクで既存技術を凌駕する性能を発揮しながら、処理速度も大幅に向上させています。

imagenet-1kで訓練されたRegNet画像分類モデル、ニューラルアーキテクチャサーチによって設計された効率的なネットワーク構造

DeiTは効率的に訓練された視覚Transformerモデルで、ImageNet-1kデータセットで事前学習と微調整が行われ、画像分類タスクに適しています。