Resnet34 Cifar100

🚀 图像分类模型ResNet34

本模型基于ResNet34架构，在CIFAR - 100数据集上进行训练，可用于图像分类任务，具有较高的分类准确率。

🚀 快速开始

使用以下代码即可快速使用该模型：

import detectors
import timm

model = timm.create_model("resnet34_cifar100", pretrained=True)

✨ 主要特性

• 高准确率：在CIFAR - 100测试集上的准确率达到0.7978。
• 开源许可：采用MIT许可证，便于开发者使用和修改。

📦 安装指南

文档未提及具体安装步骤，可参考timm库的官方安装说明进行安装。

📚 详细文档

模型信息

训练超参数

📄 许可证

本模型采用MIT许可证。

本模型卡片由Eduardo Dadalto创建。