efficientnet-lite3

EfficientNet-Lite3是一种轻量级版本的EfficientNet模型，它是由Google团队为了提供更小的模型尺寸和更低的计算需求而设计的。EfficientNet是一系列深度学习架构，通过复合缩放（compound scaling）策略来平衡模型大小、计算效率和性能。Lite系列则是对这些模型进行了优化，适合部署在资源有限的设备上，如移动设备。

EfficientNet-Lite3的特点包括：
1. 参数量减少：相比基础版EfficientNet， Lite3模型有更少的参数，可以在保持较高精度的同时减小内存占用。
2. 计算效率提升：由于模型结构简化，对于相同的任务，它的推理速度通常比大型模型更快。
3. 预训练模型：它基于EfficientNet-Lite的预训练权重，可以利用迁移学习快速适应新的任务。
4. 端到端优化：通过权衡各种超参数，实现了在FLOPs、参数数和准确率之间的高效权衡。

使用EfficientNet-Lite3的优势包括：
1. 设备兼容性好：适用于运行内存和计算能力受限的嵌入式设备。
2. 边缘计算场景：例如物联网设备、无人机等需要实时处理能力的应用。