EfficientNet架构的大规模图像识别与特征提取模型
基于EfficientNet架构开发的图像分类模型,采用Noisy Student半监督学习方法,结合ImageNet-1k和JFT-300m数据集进行训练。模型支持800x800分辨率输入,包含4.8亿参数,可用于图像分类、特征提取和嵌入向量生成。借助timm库实现模型的快速部署,适用于各类图像识别任务。
tf_efficientnet_l2.ns_jft_in1k是一个基于EfficientNet架构的图像分类模型。这是一个由谷歌研究团队开发的强大模型,最初在TensorFlow框架下训练,后来被Ross Wightman移植到PyTorch框架中。该模型采用了半监督学习中的Noisy Student训练方法,在ImageNet-1k数据集和未标记的JFT-300m数据集上进行训练。
该模型提供了三个主要功能:
该模型适用于以下场景:
该模型的实现基于timm库,可以通过简单的Python代码调用。用户可以根据需求选择不同的使用模式: