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Efficientnet B0

由google開發
EfficientNet是一款移動端友好的純卷積模型,通過複合係數統一縮放深度/寬度/分辨率維度,在ImageNet-1k數據集上訓練。
下載量 17.12k
發布時間 : 2/15/2023

模型概述

EfficientNet是一種高效的卷積神經網絡,專為圖像分類任務設計,通過創新的縮放方法實現高性能和低計算成本。

模型特點

複合縮放方法
通過統一縮放網絡深度、寬度和分辨率三個維度,實現更高效的模型優化
移動端友好
設計輕量級架構,特別適合移動設備和邊緣計算場景
高性能分類
在ImageNet等基準測試中達到state-of-the-art的準確率

模型能力

圖像分類
物體識別
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)
可準確分類1000種ImageNet類別
日常物品識別
識別家居物品(如茶壺、傢俱等)
在常見物體上表現優異
場景識別
建築場景識別
識別不同類型的建築和場景(如宮殿、街道等)
能有效理解複雜場景
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