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Efficientnet B4

由google開發
EfficientNet是一款移動端友好的純卷積模型,通過複合係數統一調整深度、寬度和分辨率維度,在ImageNet-1k數據集上訓練而成。
下載量 5,528
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,適用於移動設備和資源受限環境。

模型特點

複合縮放方法
通過統一調整深度、寬度和分辨率維度,實現更高效的模型縮放。
移動端友好
專為移動設備和資源受限環境設計,平衡性能和計算成本。
高分辨率處理
支持380x380的高分辨率輸入,提升分類準確性。

模型能力

圖像分類
視覺特徵提取

使用案例

通用圖像識別
動物識別
識別圖像中的動物種類,如老虎、貓等。
準確分類1000種ImageNet類別
物體識別
識別日常物品,如茶壺、傢俱等。
場景識別
識別建築、自然景觀等場景類型。
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