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Resnet18 Cifar100

由 edadaltocg 开发
基于CIFAR-100数据集训练的ResNet18小型图像分类模型,测试准确率达79.26%。
下载量 48
发布时间 : 2/19/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是一个轻量级的ResNet18架构,专门针对CIFAR-100数据集进行优化,适用于图像分类任务。

模型特点

轻量级架构
采用ResNet18架构,模型参数较少,适合资源受限的环境。
高准确率
在CIFAR-100测试集上达到79.26%的准确率。
易于使用
可通过timm库快速加载和使用。

模型能力

图像分类
多类别识别

使用案例

教育
图像分类教学
用于计算机视觉课程中的图像分类教学示例。
帮助学生理解卷积神经网络的基本原理。
研究
基准模型比较
作为新模型性能比较的基准。
提供可靠的对比基线。