M
Multilabel V3
由 Madronus 开发
基于google/vit-base-patch16-224-in21k微调的多标签分类模型，准确率为73.7%
下载量 19
发布时间 : 3/14/2023
模型简介
该模型是基于Vision Transformer架构的多标签分类模型，适用于图像分类任务。
模型特点
高准确率
在评估集上达到73.7%的准确率
基于ViT架构
采用Vision Transformer基础架构，具有强大的特征提取能力
多标签分类
支持对图像进行多标签分类任务
模型能力
图像分类
多标签预测
使用案例
图像分析
多标签图像分类
对包含多个对象的图像进行分类和标记
准确率73.7%
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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