领先的AI模型资源
计算机视觉
图像分类-ResNet_v1_50
ModelArts | 该模型为ResNet系列,深度为50层,此模型基于Deep Residual Learning for Image Recognition中提出的模型结构实现。
物体检测YOLOv3_ResNet18
ModelArts | 针对提供带有物体框标注的数据集,该算法会载入在ImageNet-1k上的ResNet18预训练模型,训练后生成的模型可直接在ModelArts平台部署成在线服务,同时支持使用CPU和GPU规格进行推理。用户还可以将模型转换成Ascend类型,并在Hilens芯片上部署推理。
物体检测-YOLOv5
ModelArts | YOLOv5共有s,m,l,x四个模型,相同的数据集场景下,一般YOLOv5-s模型训练和推理性能最佳,YOLOv5-x模型mAP指标最佳。针对提供带有物体框标注的数据集,该算法会预先载入在COCO数据集下训练过的模型,训练后生成的模型可直接在ModelArts平台部署成在线服务,目前支持在CPU/GPU上部署推理。 2.算法基本信息
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