E

Efficientnet B6

由google開發
EfficientNet是一款移動端友好的純卷積模型,通過複合係數統一縮放深度/寬度/分辨率維度,在ImageNet-1k數據集上訓練
下載量 167
發布時間 : 2/15/2023

模型概述

EfficientNet-b6是一個高效的圖像分類模型,採用528x528分辨率訓練,適用於視覺任務。它通過創新的縮放方法優化了模型性能與計算資源的平衡。

模型特點

複合縮放方法
通過統一縮放深度、寬度和分辨率維度,實現更高效的模型優化
移動端友好
專為移動設備和資源受限環境設計,平衡性能與計算效率
高分辨率處理
支持528x528高分辨率輸入,適合精細圖像分類任務

模型能力

圖像分類
視覺特徵提取
大規模圖像識別

使用案例

計算機視覺
物體識別
識別圖像中的常見物體和場景
在ImageNet-1k數據集上表現優異
圖像分類系統
構建自動化圖像分類和標記系統
AIbase
智啟未來,您的人工智能解決方案智庫
© 2025AIbase