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托管模型

以下是为与TensorFlow Lite一起使用而优化的预训练模型的不完整列表。

要开始选择模型,请访问带有端到端示例的“ 模型”页面,或从TensorFlow Hub中选择TensorFlow Lite模型

图片分类

有关图像分类的更多信息,请参见图像分类 。探索TensorFlow Lite任务库,以获取有关如何在几行代码中集成图像分类模型的说明。

量化模型

量化的图像分类模型提供最小的模型尺寸和最快的性能,但以准确性为代价。性能值是在Android 10的Pixel 3上测得的。

您可以从TensorFlow Hub中找到许多量化模型 ,并在那里获得更多模型信息。

型号名称纸和模型型号尺寸前1个准确性前五名准确性 CPU,4个线程神经网络API
Mobilenet_V1_0.25_128_quant tflite&pb 0.5兆 39.5% 64.4% 0.8毫秒 2毫秒
Mobilenet_V1_0.25_160_quant tflite&pb 0.5兆 42.8% 68.1% 1.3毫秒 2.4毫秒
Mobilenet_V1_0.25_192_quant tflite&pb 0.5兆 45.7% 70.8% 1.8毫秒 2.6毫秒
Mobilenet_V1_0.25_224_quant tflite&pb 0.5兆 48.2% 72.8% 2.3毫秒 2.9毫秒
Mobilenet_V1_0.50_128_quant tflite&pb 1.4兆 54.9% 78.1% 1.7毫秒 2.6毫秒
Mobilenet_V1_0.50_160_quant tflite&pb 1.4兆 57.2% 80.5% 2.6毫秒 2.9毫秒
Mobilenet_V1_0.50_192_quant tflite&pb 1.4兆 59.9% 82.1% 3.6毫秒 3.3毫秒
Mobilenet_V1_0.50_224_quant tflite&pb 1.4兆 61.2% 83.2% 4.7毫秒 3.6毫秒
Mobilenet_V1_0.75_128_quant tflite&pb 2.6兆 55.9% 79.1% 3.1毫秒 3.2毫秒
Mobilenet_V1_0.75_160_quant tflite&pb 2.6兆 62.4% 83.7% 4.7毫秒 3.8毫秒
Mobilenet_V1_0.75_192_quant tflite&pb 2.6兆 66.1% 86.2% 6.4毫秒 4.2毫秒
Mobilenet_V1_0.75_224_quant tflite&pb 2.6兆 66.9% 86.9% 8.5毫秒 4.8毫秒
Mobilenet_V1_1.0_128_quant tflite&pb 4.3兆位 63.3% 84.1% 4.8毫秒 3.8毫秒
Mobilenet_V1_1.0_160_quant tflite&pb 4.3兆位 66.9% 86.7% 7.3毫秒 4.6毫秒
Mobilenet_V1_1.0_192_quant tflite&pb 4.3兆位 69.1% 88.1% 9.9毫秒 5.2毫秒
Mobilenet_V1_1.0_224_quant tflite&pb 4.3兆位 70.0% 89.0% 13毫秒 6.0毫秒
Mobilenet_V2_1.0_224_quant tflite&pb 3.4兆 70.8% 89.9% 12毫秒 6.9毫秒
Inception_V1_quant tflite&pb 6.4兆字节 70.1% 89.8% 39毫秒 36毫秒
Inception_V2_quant tflite&pb 11兆 73.5% 91.4% 59毫秒 18毫秒
Inception_V3_quant tflite&pb 23兆 77.5% 93.7% 148毫秒 74毫秒
Inception_V4_quant tflite&pb 41兆 79.5% 93.9% 268毫秒 155毫秒

浮点模型

浮点模型提供了最佳的准确性,但牺牲了模型的大小和性能。 GPU加速需要使用浮点模型。性能值是在Android 10的Pixel 3上测得的。

您可以从TensorFlow Hub中找到许多图像分类模型 ,并在那里获取更多模型信息。

型号名称纸和模型型号尺寸前1个准确性前五名准确性 CPU,4个线程显卡神经网络API
密集网 tflite&pb 43.6兆字节 64.2% 85.6% 195毫秒 60毫秒 1656毫秒
挤压网 tflite&pb 5.0兆 49.0% 72.9% 36毫秒 9.5毫秒 18.5毫秒
NASNet移动 tflite&pb 21.4 Mb 73.9% 91.5% 56毫秒 --- 102毫秒
NASNet大 tflite&pb 355.3 Mb 82.6% 96.1% 1170毫秒 --- 648毫秒
ResNet_V2_101 tflite&pb 178.3 Mb 76.8% 93.6% 526毫秒 92毫秒 1572毫秒
Inception_V3 tflite&pb 95.3兆位 77.9% 93.8% 249毫秒 56毫秒 148毫秒
Inception_V4 tflite&pb 170.7 Mb 80.1% 95.1% 486毫秒 93毫秒 291毫秒
Inception_ResNet_V2 tflite&pb 121.0 Mb 77.5% 94.0% 422毫秒 100毫秒 201毫秒
Mobilenet_V1_0.25_128 tflite&pb 1.9兆字节 41.4% 66.2% 1.2毫秒 1.6毫秒 3毫秒
Mobilenet_V1_0.25_160 tflite&pb 1.9兆字节 45.4% 70.2% 1.7毫秒 1.7毫秒 3.2毫秒
Mobilenet_V1_0.25_192 tflite&pb 1.9兆字节 47.1% 72.0% 2.4毫秒 1.8毫秒 3.0毫秒
Mobilenet_V1_0.25_224 tflite&pb 1.9兆字节 49.7% 74.1% 3.3毫秒 1.8毫秒 3.6毫秒
Mobilenet_V1_0.50_128 tflite&pb 5.3兆字节 56.2% 79.3% 3.0毫秒 1.7毫秒 3.2毫秒
Mobilenet_V1_0.50_160 tflite&pb 5.3 Mb 59.0% 81.8% 4.4毫秒 2.0毫秒 4.0毫秒
Mobilenet_V1_0.50_192 tflite&pb 5.3 Mb 61.7% 83.5% 6.0毫秒 2.5毫秒 4.8毫秒
Mobilenet_V1_0.50_224 tflite&pb 5.3兆字节 63.2% 84.9% 7.9毫秒 2.8毫秒 6.1毫秒
Mobilenet_V1_0.75_128 tflite&pb 10.3兆位 62.0% 83.8% 5.5毫秒 2.6毫秒 5.1毫秒
Mobilenet_V1_0.75_160 tflite&pb 10.3兆位 65.2% 85.9% 8.2毫秒 3.1毫秒 6.3毫秒
Mobilenet_V1_0.75_192 tflite&pb 10.3兆位 67.1% 87.2% 11.0毫秒 4.5毫秒 7.2毫秒
Mobilenet_V1_0.75_224 tflite&pb 10.3兆位 68.3% 88.1% 14.6毫秒 4.9毫秒 9.9毫秒
Mobilenet_V1_1.0_128 tflite&pb 16.9兆字节 65.2% 85.7% 9.0毫秒 4.4毫秒 6.3毫秒
Mobilenet_V1_1.0_160 tflite&pb 16.9兆字节 68.0% 87.7% 13.4毫秒 5.0毫秒 8.4毫秒
Mobilenet_V1_1.0_192 tflite&pb 16.9兆字节 69.9% 89.1% 18.1毫秒 6.3毫秒 10.6毫秒
Mobilenet_V1_1.0_224 tflite&pb 16.9兆字节 71.0% 89.9% 24.0毫秒 6.5毫秒 13.8毫秒
Mobilenet_V2_1.0_224 tflite&pb 14.0兆位 71.8% 90.6% 17.5毫秒 6.2毫秒 11.23毫秒

AutoML移动模型

使用Cloud AutoML创建了以下图像分类模型。性能值是在Android 10的Pixel 3上测得的。

您可以在TensorFlow Hub中找到这些模型,并在那里获取更多模型信息。

型号名称纸和模型型号尺寸前1个准确性前五名准确性 CPU,4个线程显卡神经网络API
MnasNet_0.50_224 tflite&pb 8.5兆 68.03% 87.79% 9.5毫秒 5.9毫秒 16.6毫秒
MnasNet_0.75_224 tflite&pb 12兆 71.72% 90.17% 13.7毫秒 7.1毫秒 16.7毫秒
MnasNet_1.0_96 tflite&pb 17兆 62.33% 83.98% 5.6毫秒 5.4毫秒 12.1毫秒
MnasNet_1.0_128 tflite&pb 17兆 67.32% 87.70% 7.5毫秒 5.8毫秒 12.9毫秒
MnasNet_1.0_160 tflite&pb 17兆 70.63% 89.58% 11.1毫秒 6.7毫秒 14.2毫秒
MnasNet_1.0_192 tflite&pb 17兆 72.56% 90.76% 14.5毫秒 7.7毫秒 16.6毫秒
MnasNet_1.0_224 tflite&pb 17兆 74.08% 91.75% 19.4毫秒 8.7毫秒 19毫秒
MnasNet_1.3_224 tflite&pb 24兆位 75.24% 92.55% 27.9毫秒 10.6毫秒 22.0毫秒

物体检测

有关对象检测的更多信息,请参见对象检测 。探索TensorFlow Lite任务库,以获取有关如何在仅几行代码中集成对象检测模型的说明。

请从TensorFlow Hub中找到对象检测模型

姿势估计

有关姿势估计的更多信息,请参见姿势估计

请从TensorFlow Hub中找到姿势估计模型

图像分割

有关图像分割的更多信息,请参见分割 。探索TensorFlow Lite任务库,以获取有关如何在几行代码中集成图像分割模型的说明。

请从TensorFlow Hub中找到图像分割模型

问题和答案

有关MobileBERT问答的更多信息,请参阅问答 。探索TensorFlow Lite任务库,以获取有关如何在短短几行代码中集成问答模型的说明。

请从TensorFlow Hub中找到Mobile BERT模型

智能回复

有关智能回复的更多信息,请参阅智能回复

请从TensorFlow Hub中找到智能回复模型