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Efficientnet 61 Planet Detection

由 chlab 开发
EfficientNetV2 是一个高效的卷积神经网络架构，特别优化了训练速度和参数效率。61通道版是该架构的一个变体。
图像分类
Transformers
开源协议:Apache-2.0#高效图像分类#轻量级架构#多场景适配
下载量 14
发布时间 : 6/16/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

EfficientNetV2 是 Google 开发的图像分类模型系列，通过复合缩放方法在准确性和效率之间取得平衡。61通道版是该系列的一个特定配置版本。

模型特点

高效架构
采用复合缩放方法优化模型深度、宽度和分辨率，实现更好的参数效率
快速训练
相比前代EfficientNet，V2版本显著提高了训练速度
61通道配置
特定通道数的变体版本，可能在特定场景下优化了性能

模型能力

图像分类
视觉特征提取

使用案例

计算机视觉
物体识别
识别图像中的物体类别
在ImageNet等基准数据集上表现良好
图像分类
对图像内容进行分类
支持多种常见物体类别的分类