Google Research / 图像分类
EfficientNet-B0
一种轻量化高效的卷积神经网络，采用复合缩放方法，在减少计算资源的同时保持高精度
任务类型图像分类
输入尺寸224×224
运行设备 / 平台3 个可选
部署精度FP16
此模型提供已核验的目录、规格与官方资源；完整部署流程请查看官方模型页面。
部署配置与性能
| 部署精度 | 部署状态 | 后端 |
|---|---|---|
| IQ-9075 EVKQCS9075 · Dragonwing IQ9 | ||
| 已部署，未实测 | QNN 2.36 | |
| A8625MY1QCS8625 | ||
| 已部署，未实测 | QNN 2.36 | |
| 犀牛派 X1QCS8550 | ||
| 已部署，未实测 | QNN 2.36 | |
| 犀牛派 A1QCS6490 | ||
| — | 需适配 · Model Farm 尚无本板卡的可加载构建 | — |
IQ-9075 EVKQCS9075
FP16QNN 2.36
已部署，未实测
A8625MY1QCS8625
FP16QNN 2.36
已部署，未实测
犀牛派 X1QCS8550
FP16QNN 2.36
已部署，未实测
犀牛派 A1QCS6490
—
需适配 · Model Farm 尚无本板卡的可加载构建
时延为模型单次推理耗时，不含前后处理；所有数字为真机实测。
数据来源
- superweb Model Farm 支持矩阵核对于 2026-11-03
- APLUX Model Farm · EfficientNet-B0 ↗核对于 2026-11-15