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TensorFlow 集线器型号
以下预训练模型可用于图像分类- TensorFlow 算法的迁移学习。
对于任何给定数据集，以下模型在大小、模型参数数量、训练时间和推理延迟方面差异很大。最适合您的使用场景的模型取决于微调数据集的复杂性，以及您对训练时间、推理延迟或模型准确性的任何要求。
| 模型名称 | model_id |
来源 |
|---|---|---|
MobileNet V2 1.00 224 |
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MobileNet V2 0.75 224 |
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MobileNet V2 0.50 224 |
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MobileNet V2 0.35 224 |
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MobileNet V2 1.40 224 |
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MobileNet V2 1.30 224 |
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MobileNet V2 |
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Inception V3 |
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Inception V2 |
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Inception V1 |
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Inception V3 预览版 |
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盗梦空间 ResNet V2 |
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ResNet V2 50 |
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ResNet V2 101 |
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ResNet V2 152 |
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ResNet V1 50 |
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ResNet V1 101 |
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ResNet V1 152 |
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ResNet 50 |
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EfficientNet B0 |
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EfficientNet B1 |
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EfficientNet B2 |
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EfficientNet B3 |
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EfficientNet B4 |
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EfficientNet B5 |
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EfficientNet B6 |
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EfficientNet B7 |
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EfficientNet B0 精简版 |
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EfficientNet B1 精简版 |
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EfficientNet B2 精简版 |
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EfficientNet B3 精简版 |
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EfficientNet B4 精简版 |
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MobileNet V1 1.00 224 |
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MobileNet V1 1.00 192 |
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MobileNet V1 1.00 160 |
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MobileNet V1 1.00 128 |
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MobileNet V1 0.75 224 |
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MobileNet V1 0.75 192 |
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MobileNet V1 0.75 160 |
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MobileNet V1 0.75 128 |
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MobileNet V1 0.50 224 |
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MobileNet V1 0.50 192 |
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MobileNet V1 1.00 160 |
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MobileNet V1 0.50 128 |
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MobileNet V1 0.25 224 |
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MobileNet V1 0.25 192 |
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MobileNet V1 0.25 160 |
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MobileNet V1 0.25 128 |
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BiT-S R50x1 |
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BiT-S R50x3 |
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BiT-S R101x1 |
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BiT-S R101x3 |
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BiT-M R50x1 |
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BiT-M R50x3 |
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BiT-M R101x1 |
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BiT-M R101x3 |
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bit-m r50x1 -21k ImageNet |
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bit-m r50x3 -21k ImageNet |
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bit-m r101x1 -21k ImageNet |
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bit-m r101x3 -21k ImageNet |
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