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Os seguintes modelos pré-treinados estão disponíveis para uso no aprendizado por transferência com o TensorFlow algoritmo de Classificação de Imagens.
Os modelos a seguir variam significativamente em tamanho, número de parâmetros do modelo, tempo de treinamento e latência de inferência para qualquer conjunto de dados. O melhor modelo para seu caso de uso depende da complexidade do seu conjunto de dados de ajuste fino e de quaisquer requisitos que você tenha sobre tempo de treinamento, latência de inferência ou precisão do modelo.
| Nome do modelo | model_id |
Origem |
|---|---|---|
MobileNet V2 1.0 224 |
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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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Prévia do Inception V3 |
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Início V2 ResNet |
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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 |
|
|
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 |
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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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