MnasNet

MNASNet TensorFlow 2 Implementierung

Mingxing Tan, Bo Chen, Ruoming Pang, Vijay Vasudevan, Mark Sandler, Andrew Howard, Quoc V. Le. MNASNET: Plattform-bewusstes neuronaler Architektur-Suche nach Mobilgeräten . CVPR 2019. ARXIV Link: https://arxiv.org/abs/1807.11626

Verwendung

Verfügbare Implementierungen: A1, B1, Small, D1, D1_320

 from MnasNet_models import Build_MnasNet

# Standard model
model = Build_MnasNet ( 'a1' )


# Change default parameters:
model = Build_MnasNet ( 'a1' , dict ( input_shape = ( 128 , 128 , 3 ), dropout_rate = 0.5 ))

Vorbereitete Modelle

Modell	Datensatz	Eingangsgröße	Tiefenmultiplikator	Top-1-Genauigkeit	Top-5-Genauigkeit	Pixel 1 Latenz (MS)	Link herunterladen
Mnasnet-A1	Bildnische	224*224	1.0	75,2	95.2	78 ms	Google Drive

Referenz

MNASNET - Offizielle Implementierung für Cloud TPU