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Regnet X 002

由facebook開發
基於ImageNet-1k訓練的RegNet圖像分類模型,通過神經架構搜索設計的高效網絡結構
下載量 60
發布時間 : 3/15/2022

模型概述

RegNet是一種通過設計搜索空間進行神經架構搜索(NAS)得到的圖像分類模型,由Facebook Research團隊提出,適用於視覺任務中的圖像分類

模型特點

神經架構搜索設計
通過系統性地設計搜索空間並進行神經架構搜索,而非手工設計網絡結構
高效網絡結構
通過逐步約束搜索空間獲得的高效網絡架構,在計算資源與性能間取得良好平衡
ImageNet預訓練
在ImageNet-1k大型視覺數據集上進行預訓練,具備良好的圖像特徵提取能力

模型能力

圖像分類
視覺特徵提取

使用案例

計算機視覺
物體識別
識別圖像中的物體類別
可識別1000種ImageNet類別
圖像內容分析
分析圖像內容並提取特徵
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