基于BEiT架构的预训练模型，在cats_vs_dogs数据集上微调，用于图像分类任务
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发布时间 : 3/6/2023
模型简介
该模型是基于BEiT架构的预训练模型，在cats_vs_dogs数据集上进行了微调，专门用于猫狗图像分类任务。在评估集上取得了99.77%的高准确率。
模型特点
高准确率
在cats_vs_dogs数据集上达到了99.77%的分类准确率
基于BEiT架构
使用BEiT(Bidirectional Encoder representation from Image Transformers)架构，结合了视觉Transformer的优势
高效微调
通过少量训练轮次(3轮)即可达到高性能
模型能力
图像分类
猫狗识别
视觉特征提取
使用案例
宠物识别
宠物照片分类
自动识别照片中的猫或狗
准确率99.77%
智能相册
照片自动分类
帮助用户自动整理包含猫或狗的照片
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Transformers
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L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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