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画像分類 - TensorFlow アルゴリズムによる転移学習には、次の事前トレーニング済みモデルが使用可能です。
次のモデルは、指定するデータセットにより、サイズ、モデルパラメータの数、トレーニング時間、および推定レイテンシーが大きく異なります。ユースケースに最適なモデルは、微調整するデータセットの複雑さや、トレーニング時間、推論レイテンシー、またはモデルの精度に関する要件によって異なります。
| モデル名 | model_id |
ソース |
|---|---|---|
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 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 |
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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 ImageNet-21k |
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BiT-M R50x3 ImageNet-21k |
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BiT-M R101x1 ImageNet-21k |
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BiT-M R101x3 ImageNet-21k |
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