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Rexnet1 3x

由frgfm開發
ReXNet-1.3x是基於ReXNet架構的圖像分類模型,在ImageNette數據集上進行了預訓練。該模型通過改進殘差塊中的Squeeze-Excitation層來減少通道冗餘。
下載量 15
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

ReXNet-1.3x是一個高效的卷積神經網絡,專為圖像分類任務設計。它通過優化網絡架構來提高特徵表示能力,適用於各種視覺識別場景。

模型特點

優化的殘差塊設計
通過定製Squeeze-Excitation層防止通道冗餘,提高特徵表示效率
輕量級架構
1.3倍擴展版本在保持性能的同時控制模型複雜度
預訓練模型
已在ImageNette數據集上完成預訓練,可直接用於遷移學習

模型能力

圖像分類
特徵提取
遷移學習

使用案例

計算機視覺
物體識別
識別圖像中的常見物體類別
圖像分類系統
構建基於深度學習的圖像分類應用
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