Coop Cam 鸟类分类器

Int8 量化 MobileNetV2，用于 ESP32-S3 设备端的鸟类物种分类。

模型详情

• 架构: MobileNetV2 (width_mult=0.25)
• 输入: 96x96 灰度图 (int8)，形状 [1, 96, 96, 1]
• 输出: 168 种北美鸟类 (int8)
• 大小: 612 KB (TFLite int8)
• 验证集准确率: 58.8% (量化后)

训练

使用 chriamue/bird-species-dataset 数据集，从 chriamue/bird-species-classifier (EfficientNet-B2, 525 类) 进行知识蒸馏。

• 蒸馏温度: 4.0
• Alpha (KL 权重): 0.7
• 优化器: AdamW (lr=1e-3, weight_decay=1e-4)
• 学习率调度器: 余弦退火，50 个 epoch
• 早停: 耐心值 10

文件

使用方法

对于 ESP32-S3 固件，在构建中包含 和 。

要从 TFLite 文件重新生成 ：

许可证

MIT (源自 MIT 许可的教师模型和 CC0 数据集)