Я пытаюсь создать приложение для классификации каждого парковочного места, видимого на изображении (полученного с помощью видеонаблюдения), используя модель, которую я подготовил для моей мини-диссертации.
Я уже использовал 2 архитектуры (LeNet-5 и AlexNet), и результат хороший, но мне все еще нужна еще 1 архитектура для сравнения.Проблема в том, что моя машина не обладает высокой вычислительной мощностью для обучения более крупных архитектур, таких как VGG-16 или resNet-50.Я обучил свою модель на Asus X450J, используя 4000 образцов для обучения и 1600 для проверки при 32 размерах партии и 32 эпохах.У меня ушло 3 часа на обучение LeNet-5 и 8 часов на AlexNet.Это мой примерный набор данных:
Занято
Пусто 
Итак, скажите, какая архитектура подходит для высокой точности даже при меньшей вычислительной мощности для классификации парковочных мест?(исключая LeNet-5 и AlexNet)