Lite Models 简介

轻量级模型是我们致力于提供高效能、低资源消耗的模型，旨在满足不同场景下的应用需求。以下是我们当前提供的几个轻量级模型：

• MobileNet

  • 一种针对移动设备优化的深度神经网络，适用于图像识别和分类任务。
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    MobileNet

• ShuffleNet

  • 一种高效的卷积神经网络架构，旨在减少计算量和参数数量，同时保持性能。
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    ShuffleNet

• SqueezeNet

  • 一种高效的神经网络架构，通过使用squeeze和expand操作来减少参数数量和计算量。
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    SqueezeNet

想要了解更多关于轻量级模型的信息，请访问我们的 模型文档。

使用指南

以下是使用轻量级模型的简单步骤：

1. 选择合适的模型
2. 下载模型文件
3. 在你的应用中加载模型
4. 使用模型进行预测

更多详细的使用指南，请参考 轻量级模型使用手册。

如果您有其他关于轻量级模型的问题，欢迎在 论坛 提问，我们将竭诚为您解答。