V
Vit Base Railspace
由 Kaspar 开发
基于google/vit-base-patch16-224-in21k微调的视觉Transformer模型，在评估集上准确率达99.26%
下载量 18
发布时间 : 3/13/2023
模型简介
该模型是针对图像分类任务优化的Vision Transformer模型，在特定数据集上表现出色，尤其擅长高精度分类任务。
模型特点
高准确率
在评估集上达到99.26%的准确率，表现优异
基于ViT架构
采用Vision Transformer基础架构，具有强大的图像特征提取能力
高效微调
仅需4轮训练即可达到高性能
模型能力
图像分类
高精度识别
多类别区分
使用案例
图像分析
地图图像识别
可用于识别和分析地图图像中的特定元素
从示例图像看，模型能准确识别地图图像块
工业质检
适用于生产线上的产品质量检测
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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