Конвертированная в TFLite модель RegNetY-400MF для классификации изображений на мобильных и встроенных устройствах.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это конвертированные в формат LiteRT TFLite версии модели RegNetY-400MF из TorchVision. Модель предназначена для классификации изображений, в том числе в приложениях, использующих ускорение на CPU или GPU; для INT8-варианта также заявлена поддержка NPU Qualcomm и MediaTek.
В репозитории представлены обычный TFLite-файл и варианты с динамической и статической INT8-квантизацией; для статического INT8-варианта указаны поканальные INT8-веса. Модель связана с ImageNet-1K. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Вариант INT8 с поканальными весами не поддерживает GPU и рассчитан на CPU либо совместимые Qualcomm и MediaTek NPU. В предоставленных данных не описаны точность и лицензия модели.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
LiteRT TFLite conversion of the TorchVision regnet_y_400mf model.
regnet_y_400mf.tfliteregnet_y_400mf_dynamic_wi8_afp32.tfliteregnet_y_400mf_int8_channelwise.tflite — Static INT8 with channelwise INT8 weights.| File | CPU | GPU | NPU |
|---|---|---|---|
regnet_y_400mf.tflite | Supported | Supported | N/A |
regnet_y_400mf_int8_channelwise.tflite | Supported | Not supported | Qualcomm / MediaTek |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · litert
В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.