基于ConvNeXt-Tiny架构的计算机视觉模型，在特定数据集上微调后用于图像分类任务
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发布时间 : 3/20/2023
模型简介
该模型是基于ConvNeXt-Tiny架构的图像分类模型，经过微调后可用于特定领域的图像识别任务
模型特点
高准确率
在评估集上达到96.08%的准确率
轻量级架构
基于ConvNeXt-Tiny架构，适合资源有限的环境
微调优化
在特定数据集上进行过微调，针对特定任务优化
模型能力
图像分类
特征提取
计算机视觉任务
使用案例
图像识别
通用图像分类
可用于识别图像中的主要对象或场景
在评估集上达到96.08%的准确率
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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