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Efficientnet B5

由google開發
EfficientNet是一種對移動設備友好的純卷積模型,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 331
發布時間 : 2/15/2023

模型概述

EfficientNet是一種高效的卷積神經網絡模型,主要用於圖像分類任務。它通過創新的縮放方法優化了模型性能,適用於移動設備等資源受限環境。

模型特點

複合縮放方法
通過統一縮放深度、寬度和分辨率三個維度,實現更高效的模型優化。
移動設備友好
專為資源受限環境設計,在保持高性能的同時減少計算需求。
高精度分類
在ImageNet-1k數據集上訓練,能夠準確分類1000種不同類別。

模型能力

圖像分類
物體識別

使用案例

計算機視覺
通用物體分類
將圖像分類為1000個ImageNet類別之一
高準確率的分類結果
移動端視覺應用
在移動設備上實現高效的圖像識別功能
資源消耗低,響應速度快
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