기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
TensorFlow Hub 모델
다음과 같은 사전 훈련된 모델을 이미지 분류 - TensorFlow 알고리즘과 함께 전이 학습에 사용할 수 있습니다.
다음 모델은 주어진 데이터세트의 크기, 모델 파라미터 수, 훈련 시간, 추론 지연 시간이 크게 다릅니다. 사용 사례에 가장 적합한 모델은 미세 조정 데이터세트의 복잡도와 훈련 시간, 추론 지연 시간 또는 모델 정확도 관련 요건에 따라 달라집니다.
| 모델 이름 | model_id |
소스 |
|---|---|---|
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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