基于Google的ViT模型在花卉图像数据集上微调的视觉Transformer模型，适用于图像分类任务
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发布时间 : 3/4/2023
模型简介
该模型是基于google/vit-base-patch16-224在花卉图像数据集上微调的版本，主要用于花卉图像的分类识别任务。
模型特点
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，具有强大的图像特征提取能力
花卉图像专用
针对花卉图像进行了专门微调，在花卉分类任务上表现良好
高效训练
使用相对较小的批次大小(32)和适中的学习率(5e-05)进行训练
模型能力
图像分类
花卉识别
特征提取
使用案例
植物识别
花卉种类识别
识别图片中的花卉种类
教育应用
植物学教学辅助
帮助学生识别不同花卉品种
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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
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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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