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होस्ट किए गए मॉडल

निम्नलिखित TensorFlow Lite के साथ काम करने के लिए अनुकूलित पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल की एक अधूरी सूची है।

एक मॉडल चुनना शुरू करने के लिए, एंड-टू-एंड उदाहरणों के साथ मॉडल पृष्ठ पर जाएं या TensorFlow Hub से TensorFlow Lite मॉडल चुनें।

छवि वर्गीकरण

छवि वर्गीकरण के बारे में अधिक जानकारी के लिए, छवि वर्गीकरण देखें। कोड के कुछ ही लाइनों में छवि वर्गीकरण मॉडल को कैसे एकीकृत किया जाए , इसके निर्देशों के लिए टेन्सरफ्लो लाइट टास्क लाइब्रेरी का अन्वेषण करें।

परिमाणित मॉडल

परिमाणित छवि वर्गीकरण मॉडल सटीकता की कीमत पर सबसे छोटे मॉडल के आकार और सबसे तेज़ प्रदर्शन की पेशकश करते हैं। प्रदर्शन मूल्यों को एंड्रॉइड 10 पर पिक्सेल 3 पर मापा जाता है।

आप TensorFlow Hub से कई मात्रा वाले मॉडल पा सकते हैं और वहां अधिक मॉडल जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

मॉडल का नाम कागज और मॉडल मॉडल का आकार शीर्ष -1 सटीकता शीर्ष -5 सटीकता सीपीयू, 4 धागे NNAPI
Mobilenet_V1_0.25_128_quant कागज , tflite और पंजाब 0.5 एमबी 39.5% 64.4% 0.8 मि 2 मि
Mobilenet_V1_0.25_160_quant कागज , tflite और पंजाब 0.5 एमबी 42.8% 68.1% 1.3 मि २.४ मि
Mobilenet_V1_0.25_192_quant कागज , tflite और पंजाब 0.5 एमबी 45.7% 70.8% 1.8 मि 2.6 एमएस
Mobilenet_V1_0.25_224_quant कागज , tflite और पंजाब 0.5 एमबी 48.2% 72.8% 2.3 मि 2.9 मि
Mobilenet_V1_0.50_128_quant कागज , tflite और पंजाब 1.4 एमबी 54.9% 78.1% 1.7 मि 2.6 एमएस
Mobilenet_V1_0.50_160_quant कागज , tflite और पंजाब 1.4 एमबी 57.2% 80.5% 2.6 एमएस 2.9 मि
Mobilenet_V1_0.50_192_quant कागज , tflite और पंजाब 1.4 एमबी 59.9% 82.1% 3.6 एमएस ३.३ एमएस
Mobilenet_V1_0.50_224_quant कागज , tflite और पंजाब 1.4 एमबी 61.2% 83.2% 4.7 मि 3.6 एमएस
Mobilenet_V1_0.75_128_quant कागज , tflite और पंजाब 2.6 एमबी 55.9% 79.1% 3.1 एमएस 3.2 एमएस
Mobilenet_V1_0.75_160_quant कागज , tflite और पंजाब 2.6 एमबी 62.4% 83.7% 4.7 मि 3.8 मि
Mobilenet_V1_0.75_192_quant कागज , tflite और पंजाब 2.6 एमबी 66.1% 86.2% 6.4 मि 4.2 एमएस
Mobilenet_V1_0.75_224_quant कागज , tflite और पंजाब 2.6 एमबी 66.9% 86.9% 8.5 मि 4.8 मि
Mobilenet_V1_1.0_128_quant कागज , tflite और पंजाब 4.3 एमबी 63.3% 84.1% 4.8 मि 3.8 मि
Mobilenet_V1_1.0_160_quant कागज , tflite और पंजाब 4.3 एमबी 66.9% 86.7% 7.3 एमएस 4.6 एमएस
Mobilenet_V1_1.0_192_quant कागज , tflite और पंजाब 4.3 एमबी 69.1% 88.1% 9.9 मि 5.2 मि
Mobilenet_V1_1.0_224_quant कागज , tflite और पंजाब 4.3 एमबी 70.0% 89.0% 13 एमएस 6.0 एमएस
Mobilenet_V2_1.0_224_quant कागज , tflite और पंजाब ३.४ एमबी 70.8% 89.9% 12 मि 6.9 मि
Inception_V1_quant कागज , tflite और पंजाब 6.4 एमबी 70.1% 89.8% 39 एमएस 36 एमएस
Inception_V2_quant कागज , tflite और पंजाब 11 एमबी 73.5% 91.4% 59 मि 18 मि
Inception_V3_quant कागज , tflite और पंजाब 23 एमबी 77.5% 93.7% 148 मि 74 मि
Inception_V4_quant कागज , tflite और पंजाब 41 एमबी 79.5% 93.9% 268 एमएस 155 मि

फ्लोटिंग पॉइंट मॉडल

फ्लोटिंग पॉइंट मॉडल मॉडल के आकार और प्रदर्शन की कीमत पर सर्वोत्तम सटीकता प्रदान करते हैं। GPU त्वरण के लिए फ्लोटिंग पॉइंट मॉडल के उपयोग की आवश्यकता होती है। प्रदर्शन मूल्यों को एंड्रॉइड 10 पर पिक्सेल 3 पर मापा जाता है।

आप TensorFlow Hub से कई छवि वर्गीकरण मॉडल पा सकते हैं और वहां अधिक मॉडल जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

मॉडल का नाम कागज और मॉडल मॉडल का आकार शीर्ष -1 सटीकता शीर्ष -5 सटीकता सीपीयू, 4 धागे GPU NNAPI
DenseNet कागज , tflite और पंजाब 43.6 एमबी 64.2% 85.6% 195 मि 60 मि 1656 मि
SqueezeNet कागज , tflite और पंजाब 5.0 एमबी 49.0% 72.9% 36 एमएस 9.5 मि 18.5 मि
नैसनेट मोबाइल कागज , tflite और पंजाब 21.4 एमबी 73.9% 91.5% 56 मि --- 102 मि
नैसनेट बड़ा कागज , tflite और पंजाब 355.3 एमबी 82.6% 96.1% 1170 मि --- 648 मि
ResNet_V2_101 कागज , tflite और पंजाब 178.3 एमबी 76.8% 93.6% 526 मि 92 मि 1572 मि
Inception_V3 कागज , tflite और पंजाब 95.3 एमबी 77.9% 93.8% 249 मि 56 मि 148 मि
Inception_V4 कागज , tflite और पंजाब 170.7 एमबी 80.1% 95.1% 486 मि 93 एमएस 291 मि
Inception_ResNet_V2 कागज , tflite और पंजाब 121.0 एमबी 77.5% 94.0% 422 एमएस 100 मि 201 एमएस
Mobilenet_V1_0.25_128 कागज , tflite और पंजाब 1.9 एमबी 41.4% 66.2% 1.2 मि 1.6 मि 3 मि
Mobilenet_V1_0.25_160 कागज , tflite और पंजाब 1.9 एमबी 45.4% 70.2% 1.7 मि 1.7 मि 3.2 एमएस
Mobilenet_V1_0.25_192 कागज , tflite और पंजाब 1.9 एमबी 47.1% 72.0% २.४ मि 1.8 मि 3.0 एमएस
Mobilenet_V1_0.25_224 कागज , tflite और पंजाब 1.9 एमबी 49.7% 74.1% ३.३ एमएस 1.8 मि 3.6 एमएस
Mobilenet_V1_0.50_128 कागज , tflite और पंजाब 5.3 एमबी 56.2% 79.3% 3.0 एमएस 1.7 मि 3.2 एमएस
Mobilenet_V1_0.50_160 कागज , tflite और पंजाब 5.3 एमबी 59.0% 81.8% 4.4 मि 2.0 मि 4.0 एमएस
Mobilenet_V1_0.50_192 कागज , tflite और पंजाब 5.3 एमबी 61.7% 83.5% 6.0 एमएस 2.5 मि 4.8 मि
Mobilenet_V1_0.50_224 कागज , tflite और पंजाब 5.3 एमबी 63.2% 84.9% 7.9 मि 2.8 मि 6.1 मि
Mobilenet_V1_0.75_128 कागज , tflite और पंजाब 10.3 एमबी 62.0% 83.8% 5.5 मि 2.6 एमएस 5.1 एमएस
Mobilenet_V1_0.75_160 कागज , tflite और पंजाब 10.3 एमबी 65.2% 85.9% 8.2 मि 3.1 एमएस 6.3 एमएस
Mobilenet_V1_0.75_192 कागज , tflite और पंजाब 10.3 एमबी 67.1% 87.2% 11.0 मि 4.5 मि 7.2 एमएस
Mobilenet_V1_0.75_224 कागज , tflite और पंजाब 10.3 एमबी 68.3% 88.1% 14.6 मि 4.9 मि 9.9 मि
Mobilenet_V1_1.0_128 कागज , tflite और पंजाब 16.9 एमबी 65.2% 85.7% 9.0 मि 4.4 मि 6.3 एमएस
Mobilenet_V1_1.0_160 कागज , tflite और पंजाब 16.9 एमबी 68.0% 87.7% 13.4 मि 5.0 मि 8.4 मि
Mobilenet_V1_1.0_192 कागज , tflite और पंजाब 16.9 एमबी 69.9% 89.1% 18.1 मि 6.3 एमएस 10.6 मि
Mobilenet_V1_1.0_224 कागज , tflite और पंजाब 16.9 एमबी 71.0% 89.9% 24.0 मि 6.5 मि 13.8 मि
Mobilenet_V2_1.0_224 कागज , tflite और पंजाब 14.0 एमबी 71.8% 90.6% 17.5 मि 6.2 एमएस 11.23 मि

ऑटोएमएल मोबाइल मॉडल

क्लाउड ऑटोएमएल का उपयोग करके निम्नलिखित छवि वर्गीकरण मॉडल बनाए गए थे। प्रदर्शन मूल्यों को एंड्रॉइड 10 पर पिक्सेल 3 पर मापा जाता है।

आप इन मॉडलों को TensorFlow Hub में पा सकते हैं और वहां अधिक मॉडल जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

मॉडल का नाम कागज और मॉडल मॉडल का आकार शीर्ष -1 सटीकता शीर्ष -5 सटीकता सीपीयू, 4 धागे GPU NNAPI
MnasNet_0.50_224 कागज , tflite और पंजाब 8.5 एमबी 68.03% 87.79% 9.5 मि 5.9 मि 16.6 मि
MnasNet_0.75_224 कागज , tflite और पंजाब 12 एमबी 71.72% 90.17% 13.7 मि 7.1 एमएस 16.7 मि
MnasNet_1.0_96 कागज , tflite और पंजाब 17 एमबी 62.33% 83.98% 5.6 मि 5.4 मि 12.1 मि
MnasNet_1.0_128 कागज , tflite और पंजाब 17 एमबी 67.32% 87.70% 7.5 मि 5.8 मि 12.9 मि
MnasNet_1.0_160 कागज , tflite और पंजाब 17 एमबी 70.63% 89.58% 11.1 मि 6.7 मि 14.2 मि
MnasNet_1.0_192 कागज , tflite और पंजाब 17 एमबी 72.56% 90.76% 14.5 मि 7.7 एमएस 16.6 मि
MnasNet_1.0_224 कागज , tflite और पंजाब 17 एमबी 74.08% 91.75% 19.4 मि 8.7 मि 19 एमएस
MnasNet_1.3_224 कागज , tflite और पंजाब 24 एमबी 75.24% 92.55% 27.9 मि 10.6 मि 22.0 मि

वस्तु का पता लगाना

वस्तु का पता लगाने के बारे में अधिक जानकारी के लिए, वस्तु का पता लगाने । कोड के कुछ ही पंक्तियों में ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल को कैसे एकीकृत किया जाए , इसके निर्देशों के लिए TensorFlow Lite टास्क लाइब्रेरी का अन्वेषण करें।

कृपया TensorFlow Hub से ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल खोजें।

अनुमान लगाना

मुद्रा आकलन के बारे में अधिक जानकारी के लिए, मुद्रा आकलन

कृपया TensorFlow Hub से मुद्रा अनुमान मॉडल ढूंढें।

छवि विभाजन

छवि विभाजन के बारे में अधिक जानकारी के लिए, विभाजन । कोड के कुछ ही लाइनों में छवि विभाजन मॉडल को कैसे एकीकृत किया जाए , इसके निर्देशों के लिए TensorFlow Lite टास्क लाइब्रेरी का अन्वेषण करें।

कृपया TensorFlow Hub से छवि विभाजन मॉडल खोजें।

प्रश्न और उत्तर

MobileBERT के साथ प्रश्न और उत्तर के बारे में अधिक जानकारी के लिए, प्रश्न और उत्तर देखें । कोड के कुछ ही पंक्तियों में प्रश्न और उत्तर मॉडल को एकीकृत करने के तरीके के बारे में निर्देशों के लिए TensorFlow Lite टास्क लाइब्रेरी का अन्वेषण करें।

कृपया TensorFlow Hub से मोबाइल BERT मॉडल ढूंढें।

स्मार्ट जवाब

स्मार्ट उत्तर के बारे में अधिक जानकारी के लिए, स्मार्ट उत्तर देखें।

कृपया TensorFlow Hub से स्मार्ट रिप्लाई मॉडल ढूंढें।