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Los siguientes modelos previamente entrenados están disponibles para su uso en el aprendizaje por transferencia con el TensorFlow algoritmo de clasificación de imágenes.
El tamaño, la cantidad de parámetros, el tiempo de entrenamiento y la latencia de inferencia de estos modelos puede variar considerablemente para un conjunto de datos determinado. El mejor modelo para su caso de uso dependerá de la complejidad del conjunto de datos de ajuste y de sus necesidades con respecto al tiempo de entrenamiento, la latencia de inferencia o la precisión del modelo.
| Nombre del modelo | model_id |
Origen |
|---|---|---|
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 V3 |
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Inception V1 |
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Inception V3 Preview |
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Inception 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 Lite |
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EfficientNet B1 Lite |
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EfficientNet B2 Lite |
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|
EfficientNet B3 Lite |
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EfficientNet B4 Lite |
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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 |
|
|
MobileNet V1 0.75 160 |
|
|
MobileNet V1 0.75 128 |
|
|
MobileNet V1 0.50 224 |
|
|
MobileNet V1 0.50 192 |
|
|
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 -21 k ImageNet |
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Bit-M R50x3 -21 k ImageNet |
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Bit-M R101x1 -21 k ImageNet |
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Bit-M R101x3 -21 k ImageNet |
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