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Repvgg A1

由frgfm開發
RepVGG-A1是基於ImageNette數據集預訓練的輕量級圖像分類模型,採用可重參數化架構設計。
下載量 15
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型採用RepVGG架構,通過將訓練時的殘差塊重參數化為推理時的簡單卷積結構,在保持高性能的同時提升推理速度。

模型特點

結構重參數化
訓練時使用殘差連接,推理時可轉換為純卷積結構,兼具訓練穩定性和推理效率
輕量高效
VGG風格的簡單結構設計,適合資源受限環境部署

模型能力

圖像分類
特徵提取

使用案例

計算機視覺
通用物體分類
對日常物體進行10分類識別
在ImageNette數據集上表現良好
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