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efficientnet_b1.ra4_e3600_r240_in1k

EfficientNet B1轻量级图像分类模型

模型图像分类pytorch-image-modelsGithubImageNet-1k预训练模型EfficientNetHuggingface开源项目

efficientnet_b1.ra4_e3600_r240_in1k是基于EfficientNet架构的轻量级图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，参数量为7.79M，在240x240输入尺寸下达到81.440%的Top-1准确率。它在模型大小和性能之间取得平衡，适用于计算资源有限的应用场景，也可作为特征提取器用于其他计算机视觉任务。

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facenet-pytorch - Pytorch下基于预训练模型和快速MTCNN的人脸识别技术
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YOLOv5-Lite通过优化YOLOv5模型实现了轻量化、加速推理和简化部署。通过消融实验减少了Flops、内存占用和参数，并采用Shuffle Channel和YOLOv5 Head降低Channels。在Raspberry Pi 4B上输入320×320帧能达到至少10+ FPS。该项目提供各种测试模型和对比结果，展示在多种硬件平台上的性能，并包含详细的教程和下载链接。
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为中文用户提供高效的文本分类解决方案，支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型，涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程，通过下载与调用数据，实现多标签分类和文本相似度计算，简化复杂的自然语言处理任务。
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