ese_vovnet19b_dw.ra_in1k
VoVNet-v2轻量级图像分类模型 兼顾性能与能效
ese_vovnet19b_dw.ra_in1k是基于VoVNet-v2架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上使用RandAugment技术预训练。该模型参数量为6.5M，计算量为1.3 GMACs，适用于多种图像分类任务。除了高效的分类功能，它还可作为特征提取骨干网络，支持特征图提取和图像嵌入。模型在保持高性能的同时，优化了能耗和GPU计算效率，是一个兼顾性能与效率的轻量级选择。
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豆包MarsCode
豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。
AI写歌
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