timm/mobilenetv3_small_100.lamb_in1k
🧠 AIモデルtimm
軽量で高性能な画像分類のためのMobileNetV3。
MobileNetV3 Smallは、効率的なオンデバイス画像分類のために設計された畳み込みニューラルネットワークです。深さ方向分離可能な畳み込み、Squeeze-and-Excitationブロック、ハードスウィッシュ活性化関数を組み合わせています。LAMBオプティマイザでImageNet-1kで学習されたこのモデルは、速度と精度のバランスを取ります。チェックポイントはtimmライブラリによって提供され、再現可能な深層学習研究に広く使用されています。特徴としては、PyTorchネイティブ実装、高速読み込みのためのSafeTensors形式、Hugging Faceエコシステムとの互換性があります。このモデルは約250万のパラメータを維持しながら競争力のある精度を達成し、リソースに制約のある環境に適しています。
💡ハイライト
- ├─約250万パラメータ、高速推論
- ├─LAMBオプティマイザで学習
- └─980万+ダウンロード、77いいね
🎯対象
- ├─AI研究者
- ├─モバイル開発者
- └─エッジコンピューティングエンジニア
🔗リンク
- └─モデルページ