Image classifier

Подробнее о этой нейросети

NFNet (Noisy-Function Networks) является эффективной нейросетью, предназначенной для классификации изображений. Она основана на исследовании High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization, проведенном командой DeepMind.

Для использования данной нейросети необходимо выбрать GPU для повышения скорости работы. Изображение, выбранное для демонстрации, доступно в открытом доступе и было снято в 2019 году. Следовательно, можно быть уверенным, что оно не является частью обучающего набора данных ImageNet.

Вы можете запустить нейросеть в режиме eager, не компилируя функцию прямого прохода. Это будет относительно медленно, но не потребует времени на компиляцию. Также можно включить компиляцию функции прямого прохода (по умолчанию), что ускорит вывод результатов, но потребует время на компиляцию в первый раз.

Доступны модели NFNet-F0, предобученные на наборе данных ImageNet. Предоставлены также список классов ImageNet. Вы можете загрузить веса NFNet-F0 и выбрать изображение для классификации с использованием этой модели. Используйте соответствующие инструкции, предоставленные в документе.

NFNet представляет собой мощный инструмент искусственного интеллекта для распознавания изображений. С его помощью можно эффективно классифицировать и анализировать различные типы изображений.