Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
TensorFlow Model Hub
Model pra-pelatihan berikut tersedia untuk digunakan untuk pembelajaran transfer dengan Klasifikasi Gambar - TensorFlow algoritma.
Model berikut bervariasi secara signifikan dalam ukuran, jumlah parameter model, waktu pelatihan, dan latensi inferensi untuk kumpulan data tertentu. Model terbaik untuk kasus penggunaan Anda bergantung pada kompleksitas dataset fine tuning Anda dan persyaratan apa pun yang Anda miliki tentang waktu pelatihan, latensi inferensi, atau akurasi model.
| Nama Model | model_id |
Sumber |
|---|---|---|
MobileNet V2 1.00 224 |
|
|
MobileNet V2 0.75 224 |
|
|
MobileNet V2 0.50 224 |
|
|
MobileNet V2 0.35 224 |
|
|
MobileNet V2 1.40 224 |
|
|
MobileNet V2 1.30 224 |
|
|
MobileNet V2 |
|
|
Inception V3 |
|
|
Permulaan V2 |
|
|
Permulaan V1 |
|
|
Pratinjau Inception V3 |
|
|
Permulaan ResNet V2 |
|
|
ResNet V2.50 |
|
|
ResNet V2-101 |
|
|
ResNet V2-152 |
|
|
ResNet V1 50 |
|
|
ResNet V1 101 |
|
|
ResNet V1 152 |
|
|
ResNet 50 |
|
|
EfficientNet B0 |
|
|
EfficientNet B1 |
|
|
EfficientNet B2 |
|
|
EfficientNet B3 |
|
|
EfficientNet B4 |
|
|
EfficientNet B5 |
|
|
EfficientNet B6 |
|
|
EfficientNet B7 |
|
|
EfficientNet B0 Lite |
|
|
EfficientNet B1 Lite |
|
|
EfficientNet B2 Lite |
|
|
EfficientNet B3 Lite |
|
|
EfficientNet B4 Lite |
|
|
MobileNet V1 1,00 224 |
|
|
MobileNet V1 1,00 192 |
|
|
MobileNet V1 1,00 160 |
|
|
MobileNet V1 1,00 128 |
|
|
MobileNet V1 0.75 224 |
|
|
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 |
|
|
MobileNet V1 0.50 128 |
|
|
MobileNet V1 0,25 224 |
|
|
MobileNet V1 0,25 192 |
|
|
MobileNet V1 0,25 160 |
|
|
MobileNet V1 0,25 128 |
|
|
BiT-S R50x1 |
|
|
BiT-S R50X3 |
|
|
BiT-S R101x1 |
|
|
BiT-S R101x3 |
|
|
BiT-M R50x1 |
|
|
BiT-M R50X3 |
|
|
BiT-M R101x1 |
|
|
BiT-M R101x3 |
|
|
BiT-M R50x1 ImageNet-21k |
|
|
BiT-M R50X3 ImageNet-21k |
|
|
BiT-M R101x1 ImageNet-21k |
|
|
BiT-M R101x3 ImageNet-21k |
|
