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Resnet34 Cifar100
由 edadaltocg 开发
在CIFAR-100数据集上训练的ResNet34图像分类模型,测试准确率达到79.78%。
下载量 42
发布时间 : 2/19/2023
模型简介
这是一个基于ResNet34架构的图像分类模型,专门针对CIFAR-100数据集进行训练和优化。
模型特点
高准确率
在CIFAR-100测试集上达到79.78%的准确率
轻量级架构
基于ResNet34架构,相对轻量且高效
简单易用
可通过timm库快速加载和使用
模型能力
图像分类
多类别识别
使用案例
计算机视觉
物体分类
对CIFAR-100数据集中的100类物体进行分类
79.78%的测试准确率
教育研究
用于计算机视觉教学和研究中的基准模型
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L
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16
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Transformers

英语
C
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6
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R
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2,694
98
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