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Repvgg A1

由 frgfm 开发
RepVGG-A1是基于ImageNette数据集预训练的轻量级图像分类模型,采用可重参数化架构设计。
下载量 15
发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型采用RepVGG架构,通过将训练时的残差块重参数化为推理时的简单卷积结构,在保持高性能的同时提升推理速度。

模型特点

结构重参数化
训练时使用残差连接,推理时可转换为纯卷积结构,兼具训练稳定性和推理效率
轻量高效
VGG风格的简单结构设计,适合资源受限环境部署

模型能力

图像分类
特征提取

使用案例

计算机视觉
通用物体分类
对日常物体进行10分类识别
在ImageNette数据集上表现良好