V
Vit Base Patch16 224 Finetuned Og Dataset 10e
由 Gokulapriyan 开发
基于Google的ViT模型在自定义图像数据集上微调的视觉Transformer模型，评估准确率达97.7%
下载量 17
发布时间 : 2/18/2023
模型简介
该模型是基于Google的ViT-base-patch16-224架构在图像分类任务上微调的版本，适用于通用图像识别任务
模型特点
高准确率
在评估集上达到97.7%的分类准确率
高效推理
每秒可处理46.82个样本，适合实时应用
基于Transformer架构
采用先进的视觉Transformer架构，具有强大的特征提取能力
模型能力
图像分类
特征提取
迁移学习
使用案例
计算机视觉
通用图像分类
对各类图像进行分类识别
评估准确率97.7%
迁移学习基础模型
可作为其他视觉任务的预训练模型
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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