V
Vit Diatome
由 sgonzalezsilot 开发
基于Google的ViT模型在Diatome数据集上微调的视觉分类模型，准确率达94.29%
下载量 38
发布时间 : 3/19/2023
模型简介
该模型是基于Google的ViT-base-patch16-224-in21k模型在Diatome数据集上微调的版本，主要用于图像分类任务。
模型特点
高准确率
在评估集上达到94.29%的准确率
基于ViT架构
使用Vision Transformer架构，具有强大的图像特征提取能力
高效微调
在基础模型上进行4轮微调即达到良好效果
模型能力
图像分类
特征提取
使用案例
生物图像分析
硅藻分类
用于识别和分类不同类型的硅藻
准确率达到94.29%
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
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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