Mobilenet V1 1.0 224
模型简介
MobileNet V1是一种高效的卷积神经网络模型,专为移动设备上的视觉应用优化。它通过深度可分离卷积显著减少计算量和参数数量,同时保持良好的分类性能。
模型特点
轻量高效
采用深度可分离卷积技术,大幅减少计算量和参数数量,适合移动设备部署
低延迟
专为移动设备优化,能够实现快速推理
低功耗
计算效率高,适合资源受限的环境
多功能性
可用于分类、检测、嵌入和分割等多种视觉任务
模型能力
图像分类
物体识别
视觉特征提取
使用案例
移动视觉应用
移动设备图像分类
在智能手机等移动设备上实现实时图像分类
能够准确识别1000种ImageNet类别
嵌入式视觉系统
在资源受限的嵌入式设备上部署视觉识别功能
低功耗运行,保持良好识别准确率
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers 英语

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98