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Resnet18 Cifar100

由edadaltocg開發
基於CIFAR-100數據集訓練的ResNet18小型圖像分類模型,測試準確率達79.26%。
下載量 48
發布時間 : 2/19/2023

模型概述

該模型是一個輕量級的ResNet18架構,專門針對CIFAR-100數據集進行優化,適用於圖像分類任務。

模型特點

輕量級架構
採用ResNet18架構,模型參數較少,適合資源受限的環境。
高準確率
在CIFAR-100測試集上達到79.26%的準確率。
易於使用
可通過timm庫快速加載和使用。

模型能力

圖像分類
多類別識別

使用案例

教育
圖像分類教學
用於計算機視覺課程中的圖像分類教學示例。
幫助學生理解卷積神經網絡的基本原理。
研究
基準模型比較
作為新模型性能比較的基準。
提供可靠的對比基線。
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