这是一个基于Swin Transformer架构的视觉模型,经过微调后在图像分类任务上表现出色。
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发布时间 : 2/17/2023
模型简介
该模型是基于Swin Transformer Tiny架构的微调版本,专门用于图像分类任务。在评估集上达到了98.78%的准确率。
模型特点
高准确率
在评估集上达到98.78%的分类准确率
高效推理
每秒可处理72个样本,适合实时应用
轻量级架构
基于Swin Transformer Tiny变体,计算效率高
模型能力
图像分类
特征提取
使用案例
计算机视觉
通用图像分类
对常见物体和场景进行分类识别
评估准确率98.78%
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L
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英语
C
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2,691
6
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