Efficientnet B4
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。
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98